基于系统输出的嵌套饱和系统抗饱和补偿器设计

针对嵌套输入饱和系统的吸引域扩大问题,本文提出了一种基于系统输出的抗饱和补偿器激发策略,将被控系统输出信号经性能补偿器馈入到抗饱和补偿器激发环节中,形成蕴含系统实时性能信息的抗饱和激发新机制,克服了传统抗饱和激发机制无法直接反映系统性能的缺点.基于上述抗饱和控制新框架,本文建立了抗饱和补偿器及性能补偿器存在的充分条件,并依此构建了优化问题求解最优补偿器增益以实现扩大闭环系统吸引域的目的.仿真结果表明本文方法的有效性.

党员在高校安全维稳中的信息反馈及作用探讨

目前在我国高等学校的安全教育中党员的责任和作用尚不明确,导致安全维稳工作存在漏洞,甚至造成安全事故和人身财产损失。通过对党员在高校安全维稳中的信息反馈及作用的研究,明确党员的责任和作用,完善高校安全维稳体系,构建平安和谐校园具有积极的意义。

抗饱和控制系统研究综述

执行器饱和是实际控制系统中一种常见的现象,执行器持续饱和将会造成闭环系统性能下降,甚至导致系统失去稳定性.抗饱和控制是一种能够有效处理执行器饱和的方法.本文首先介绍了抗饱和控制的基本框架和简要历史;之后重点围绕抗饱和补偿器的结构设计和激发机制两个方面,梳理了现有文献中的重要成果,同时对诸如嵌套饱和、非对称饱和及多智能体系统等情况下的抗饱和控制进行了拓展讨论.

自适应稀疏模糊聚类模型

传统的C均值聚类算法是一种硬划分聚类方法,对初始聚类中心的设置敏感,具有聚类中心趋同性问题.为了克服该问题,模糊C均值(FCM)聚类算法被提出.然而,FCM中模糊隶属度的拖尾和翘尾特征却带来了新的问题:一方面,聚类结果更易受噪声和离群点的影响;另一方面,数据簇的可分性下降,聚类结果泛化性差.针对这些问题提出了一种新的具有自适应性的模糊聚类算法,该算法采用正则化技术与软阈值法,模糊隶属度具有明显的稀疏性结构特征;引入了虚拟类,有效降低异常点与离群点对聚类结果的影响,并且解决了FCM所存在的翘尾问题,提高数据簇可分性与类内聚程度.对比相关算法,在人造数据集和UCI数据集,以及图像分割问题上的实验结果验证了该算法的有效性.