基于自适应神经网络的飞行器主动容错控制

针对飞行器非线性系统执行器故障,利用RBF神经网络和自适应控制律,提出了基于自适应神经网络的故障重构和容错控制方法。设计了自适应神经网络观测器,利用神经网络逼近故障,引入调节因子,设计自适应律以在线调整神经网络权重向量和中心向量。构造自适应神经网络控制器,结合神经网络设计补偿控制输入。利用Lyapunov稳定性定理证明了所提方法可以实现系统渐近稳定。仿真实验结果验证了所提的方法对故障系统具有良好的观测性能、控制精度和响应速度。

不确定非线性系统的L_∞观测器

针对具有参数不确定性和未知干扰的Lipschitz非线性系统,提出了一种L∞观测器设计方法.在未知干扰有界的假设下,基于Lyapunov稳定性理论给出了误差系统满足L∞性能指标的设计条件,并将其转化为方便求解的线性矩阵不等式形式.所提出的L∞观测器不仅具有峰值到峰值形式的干扰抑制性能,而且能够给出估计误差的实时范围.最后,通过一个单连杆机械臂的仿真算例验证了所提出方法的有效性.

不确定线性系统的可达集估计

本文针对线性不确定系统,研究了系统状态可达集估计问题.在已知参考输入,未知扰动有界的条件下,提出了一种新的可达集估计方法,并把所提方法推广到系统不稳定的情况,分别估计出不稳定系统的闭环可达集和开环可达集.通过分析动态系统的李雅普诺夫函数,将求取系统可达集的问题转化为线性矩阵不等式优化问题,并将可达集范围用椭球集形式表述.最后分别通过数值仿真分析,验证了所提出方法对线性系统可达集估计的有效性.

新时期大学生网络思想政治教育创新发展路径研究

互联网技术为大学生思想政治教育提供了新场域、新方法的同时,也使大学生面临着多元社会思潮的冲击,使网络思想政治教育者面临着被大学生构建的多重圈层排斥在外的困境。新时期大学生网络思想政治教育亟待从优化教育内容供给、创新表达方式、主动设置议题、加强队伍建设这四个方面创新发展路径,切实提升网络思想政治教育实效。