不确定系统的稳定广义预测控制

针对一类有界不确定线性离散被控对象,采用Min-Max优化方法,提出一种新的稳定广义预测控制(MMSGPC)算法。引入内模控制结构,将干扰和不确定性从被控对象中分离出来,并利用局部反环节对其进行补偿;采用Min-Max优化方法,将终端约束条件转化为有界不确定性最差情况对应的线性方程;通过引入矩阵的Moore-Penrose逆,得到了终端约束线性方程的通解,并结合性能指标函数求得了最优控制律。通过仿真实例验证了该方法的稳定效果。

不确定系统的稳定广义预测控制

针对一类有界不确定线性离散被控对象,采用Min-Max优化方法,提出一种新的稳定广义预测控制(MMSGPC)算法。首先引入内模控制结构,将干扰和不确定性从被控对象中分离出来,并利用局部反环节对其进行补偿,然后采用Min-Max优化方法,将终端约束条件转化为有界不确定性最差情况对应的线性方程,最后通过引入矩阵的Moore-Penrose逆,得到了终端约束线性方程的通解,并结合性能指标函数求得了最优控制律。仿真实例验证了该方法的稳定效果。

基于状态空间的有约束稳定广义预测控制

针对一类有约束的稳定广义预测控制问题,提出一种基于状态空间的稳定广义预测控制算法。首先通过传递函数的状态空间实现,得到被控对象的离散状态空间形式;然后引入Deadbeat状态反馈矩阵并给出约束条件的等价性定理,实现了约束条件的等价转化;最后通过等价约束条件优化性能指标函数求解控制律。仿真实例表明该方法具有良好的稳定性。

遗传蚁群混合算法在高职院校排课系统中的应用

排课是高职院校的日常工作,排课管理是否合理,直接影响了高职院校的办学质量。基于此,将遗传蚁群混合算法作为研究工具,针对高职院校排课管理系统进行优化研究。将混合遗传蚂蚁算法应用于高职院校排课系统中,利用交叉函数设计和构建了高校自动排课系统。选择某高职院校的课程调度系统进行研究,利用遗传蚂蚁混合算法对原系统A进行改进,形成一个新的系统B,比较两个系统的运行时间和系统适应性。实验结果表明,系统B的适应度优于系统A,遗传蚁群混合算法可以提高课程的合理性。

德育的有效途径探索:班级共同体的构建

对于美术生的专业集训,文章从班主任班级管理的角度,探索了班级共同体的构建策略,旨在为美术教师专业课教学提供和谐的教学环境,为美术学生成绩的提高提供有力保障。

技工院校的数学教学改革实践分析

进入二十一世纪以来,我国的职业教育迅速崛起,学校数量快速增加,招生规模不断扩大。但入学新生文化基础普遍较差,部分学生没有养成好的学习习惯、纪律习惯和生活习惯,许多学生进入职校学习是为了获得一技之长,对公共基础课,特别是数学课缺乏兴趣,认为数学与自己要求掌握的技术、将来从事的职业联系不大,学了也没用处。本文结合技工教育的特色和学生的智力特征,从教学观念、课程体系、教学方式、考核方法等方面,阐述了数学教学改革的对策和建议。