一类二阶时变非线性系统的混合自适应重复学习控制

针对含有时变和时不变未知参数的二阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,可处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统.通过引入参数周期自适应律,设计出的自适应控制策略,使跟踪误差平方在一个周期上的积分范数渐近收敛于零.通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.

一类非线性参数化系统自适应重复学习控制

针对一类高阶非线性参数化系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法.该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分混合型参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov泛函,给出闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的可行性.

一类高阶非线性参数化系统自适应重复学习控制

针对一类高阶非线性参数化系统,利用参数重组技巧,提出了一种自适应重复学习控制方法.该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性、快时变的非线性系统.通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零.通过构造Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的可行性和有效性.

目标轨线迭代可变的非线性系统自适应学习控制

针对含有混合参数的非线性不确定系统,提出了一种自适应迭代学习控制方案。该方案利用Back-stepping方法和参数重组技巧相结合,可以处理目标轨线迭代可变的跟踪问题。通过引入微分-差分自适应学习律,设计了一种自适应控制策略,使得跟踪误差在一个有限区间上的积分渐近收敛于零;通过构造Lyapunov-like函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。数值仿真验证了所提方法的可行性。

一类非线性参数化系统的自适应学习控制

针对控制增益是未知时变的并含有混合未知参数的非线性参数化系统,利用将整个区间分段与反馈线性化相结合,提出了一种新的自适应学习控制方法。该方法可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统。通过引进新颖的微分-差分混合型参数自适应律,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零。通过构造Lyapunov泛函,给出了广义跟踪误差收敛的充分条件。实例仿真结果说明了该方法的可行性和有效性。

二阶系统非一致目标跟踪混合自适应迭代学习控制

针对一类含有时变和时不变参数的二阶非线性系统,利用Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应律和学习控制律组成,保证对非一致目标的跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分收敛于零,克服了传统的迭代学习控制对目标轨线的限制,可以跟踪非一致目标轨线。通过构造复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。仿真结果说明了该方法的可行性和有效性。

具有时变延迟和扰动的非线性系统自适应学习控制

针对具有时变延迟和干扰的非线性系统,利用函数分解将未知参数分离,然后分别辨识;通过构造Lyapunov-Krasovskii函数消除时变延迟的影响,由Lyapunov函数设计周期参数自适应律,得到了一种自适应学习控制策略,使得在L^(2)_(T)-范数下系统的跟踪误差渐近收敛于零且闭环系统的所有信号是有界的;数值仿真证明了该算法的可行性和有效性.

提高高中英语小组合作学习实效性的行动研究

随着新课改的深入,以及素质教育的推进,高中英语教学方法有较大改变。小组合作学习在高中英语教学中逐步开展起来,但在实践中存在一些问题,以致于学习实效性不强。本文从小组合作学习的意义出发,对当前高中英语小组合作学习中出现的问题进行分析,并提出相应的对策,以期促进高中英语小组合作学习的实效性。

浅谈高三英语试卷讲评课的误区及优化策略

一般情况下,学生在进入高三之后,将面临大量的高考模拟试题训练,因此,高三英语课堂教学的重点自然就落在了英语试卷的讲评上。它是对前期教学效果的一个检测,也是后期教学策略调整的重要依据。在英语试卷讲评课上,教师主要是对学生答题情况进行分析,并且以此来了解学生对知识点的掌握情况,及时调整教学策略,同时矫正学生错误,帮助学生巩固知识,提高学生的英语水平。本文主要是通过对当前高三英语试卷讲评课的现状进行认真分析,并对如何提高高三英语试卷讲评课的效率进行探索。

非一致目标跟踪的混合自适应迭代学习控制

针对一类含有时变和时不变参数的高阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应率和学习控制率组成,保证对非一致目标的跟踪误差平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零,克服了传统的迭代学习控制(ILC)对目标轨线限制,可以跟踪非一致目标轨线.通过构造复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件,仿真结果说明了该方法的有效性和可行性.

非线性参数化系统自适应迭代学习控制

研究一类含有未知时变参数的非线性参数化系统的学习控制问题。利用参数分离技术和信号置换思想,通过置换系统方程,合并所有时变参数为一个未知时变参数,用迭代自适应方法估计该未知参数,设计了一种自适应迭代学习控制方法,使得跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零。通过构造一个类Lyapunov函数,给出了跟踪误差收敛和所有闭环系统信号有界的一个充分条件。仿真结果验证了该方法的有效性。

高中英语议论文读写教学实践与反思

结合一堂高中英语议论文读写公开课,探讨如何引导学生通过阅读议论文获取语言知识和相关信息,进而在写作活动中实现有效输出,以达到读写的有机结合。提出在高中英语读写教学中,教师要选择合适的阅读文本,开展基于语篇的读写教学,注重学生的主体地位,引导学生注意积累,重视细节。

一类混沌系统的混合参数自适应学习控制

提出了一种自适应学习控制方法,应用于未知周期时变参数的混沌系统的跟踪同步问题,该方法利用Lyapunov稳定性和自适应学习理论,构造了学习控制律和微分-差分参数学习律,在L2Τ-范数意义下使得跟踪误差在一个周期区间上渐近同步。给出了闭环系统稳定的一个充分条件。通过仿真例子验证了所提方案的可行性和有效性.

高阶随机非线性系统状态反馈镇定

针对一类高阶下三角随机非线性系统,提出一种新的镇定方案,采用增加一个幂积分的工具构建了一个全局稳定的光滑状态反馈控制律。通过反馈占有设计方法和Young不等式处理随机系统的非线性项,取消了对随机非线性系统反馈线性化和控制输入呈线性的要求,基于Lyapunov方法,证明了闭环系统依概率全局渐近稳定。最后,仿真实例说明了算法的可行性。

一类控制方向未知不确定性系统的自适应迭代学习控制

采用了一种自适应迭代学习的控制方法,对于一类含有未知控制方向以及参数化和非参数化不确定性系统进行了研究.结合连续的Nussbaum增益技术,很好地处理了系统中控制方向未知的问题.在满足局部Lipschitz连续条件下,非参数化不确定性可以得到有效的解决.通过构造微分-差分耦合参数自适应律,提出一种自适应迭代学习控制方案,保证系统跟踪误差沿迭代轴方向渐进收敛于零.基于一个构造的Lyapunov泛函,给出闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果验证了设计方法是有效的.

一类时延网络控制系统的最优非脆弱H_∞控制

针对一类时延网络控制系统,研究了当存在有限能量外部扰动时,系统的最优状态反馈非脆弱H_∞控制律的设计问题。通过将时延看作系统的时变参数不确定性,应用H_∞鲁棒控制理论及线性矩阵不等式(LMI)技巧,给出了具有控制增益扰动的次优非脆弱H_∞控制律存在的充分条件,提出了最优非脆弱H_∞控制律的设计方法。数值仿真例子表明了所提方法的有效性。

浅谈工程量清单报价与企业施工管理

传统定额报价模式是以定额为依据、施工图预算为基础、标底为中心的计价模式和招标方式，含有明显的计划经济痕迹。施工项目成本管理往往是通过施工图预算与施工预算参照对比来完成的，这种报价方式在一定程度上起到了控制项目成本的作用，但由于僵化的报价方式和粗糙的定量分析往往不能如实反映某项目的具体价格，同时，在过程控制方面，也没能起到应有的监控作用。

含有时变延迟的双线性参数化系统的重复学习控制

针对一类含有时变延迟的双线性参数化时变系统,提出了一种新的重复学习控制方案.该方案假设未知时变参数、未知时滞和参考信号的共同周期是已知的,通过重构系统方程,有效地消除时变延迟的影响,采用微分—差分耦合参数周期自适应律估计时变和时不变参数,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过构造一个Lyapunov-Krasovskii能量函数,证明所有信号有界并且跟踪误差渐近收敛.给出了闭环系统收敛的一个充分条件.仿真结果验证了控制算法的有效性.

一类非线性参数化系统的迭代学习控制

针对一类含有时变和时不变参数的高阶非线性系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法。该算法利用参数分离性原理和改进的Backstepping方法相结合,可以处理非线性参数化系统的跟踪问题。非线性参数化不确定项利用分离性原理来解决,而Backstepping方法处理不匹配的不确定项。通过构造参数的微分型自适应律和差分型自适应律,使得跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分收敛于零。构造了Lyapunov-like函数和自适应学习控制律,证明了所有信号均在有限区间上的积分的意义下是有界的。仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性。该方法为以后设计类似的非线性参数化系统的跟踪问题提供了先验知识。

一类双线性参数化时变时滞系统的自适应迭代学习控制

针对一类双线性参数化时变时滞系统,设计了一种新颖的自适应迭代学习控制策略,该策略利用信号置换思想与参数重组技术来有效处理系统中时变时滞项,引入微分-差分耦合型自适应律以解决系统中双线性参数化项.通过构建一个Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数证明了跟踪误差的收敛性以及所有信号的有界性.仿真实例结果表明该策略是有效且可行的.