李雅普诺夫稳定性
李雅普诺夫稳定性的相关文献在1996年到2022年内共计110篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、武器工业、电工技术
等领域,其中期刊论文106篇、会议论文4篇、专利文献160334篇;相关期刊81种,包括系统工程与电子技术、弹箭与制导学报、电工技术学报等;
相关会议3种,包括第八届全国动力学与控制学术会议、中国航空学会飞行器控制与操纵第十一次学术交流会、全国第五届常微分方程稳定性理论及其应用学术会议等;李雅普诺夫稳定性的相关文献由256位作者贡献,包括张友安、顾文锦、于进勇等。
李雅普诺夫稳定性—发文量
专利文献>
论文:160334篇
占比:99.93%
总计:160444篇
李雅普诺夫稳定性
-研究学者
- 张友安
- 顾文锦
- 于进勇
- 党红刚
- 江浩
- 何万生
- 郭丽峰
- 刘开明
- 周佳加
- 左斌
- 张勇
- 张友根
- 张金鑫
- 时晓岩
- 李静
- 杨华东
- 杨鑫
- 段海庆
- 王永富
- 程继红
- 胡云安
- 舒永录
- 苏身榜
- 葛渭高
- 蒋国平
- 贾鹤鸣
- 郭建国
- 陈勇
- 高志伟
- Chi K.TSE
- Hamid Teimoori
- Hemanshu R Pota
- Matt Garratt
- Tushar K Roy
- WANG Xin-sheng
- WANG Yan
- ZHOU Zhan-jie
- 丁海山
- 万明非
- 严国鹏
- 么鸣涛
- 于德海
- 于江波
- 仇原鹰
- 付木亮
- 任俊杰
- 何勇灵
- 俞永江
- 傅平
- 关成启
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石琴;
刘鑫;
应贺烈;
王铭伟;
贺泽佳;
贺林
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摘要:
为实现线控制动系统液压精确控制,本文中设计了一种新型线控制动系统,通过对该系统进行动力学分析,建立了面向控制的系统动力学模型,基于该系统模型设计出反步控制算法。利用径向基网络逼近连续函数特性,对与系统状态量相关的非线性摩擦力进行估计,作为反步控制器的补偿,并证明该算法李雅普诺夫稳定。基于电液线控制动系统台架开展了多组制动工况测试,结果表明,所设计的控制策略能实现对线控制动系统液压力的精确控制且反应迅速。
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郭建国;
胡冠杰;
郭宗易;
王国庆
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摘要:
针对导弹导引头存在的天线罩误差,提出了一种基于自适应动态规划(ADP)的制导策略。不同于传统处理天线罩误差的估计与补偿方式,避免了估计过程中产生的误差影响。在导弹拦截机动目标的场景下,将拦截问题转化为鲁棒最优控制问题。设计了一种既可以消除天线罩误差和目标机动影响,又可以保证控制能量最小的代价函数。通过构造评价网络,利用自适应动态规划来求解近似鲁棒最优制导策略,并附加鲁棒控制项得到最终的机动目标拦截制导策略。采用李雅普诺夫稳定性理论证明了权值误差的一致最终有界和闭环系统的渐近稳定。仿真结果验证了所提出制导策略对天线罩误差下拦截机动目标的有效性。
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傅平
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摘要:
超声波电机的输入输出变量呈现强非线性特性,其速度-力矩之间存在迟滞,且随着驱动频率和负载等因素改变,用通常的辨识难以取得满意的效果。针对超声波电机的速度-力矩迟滞,使用基于递归神经网络和李亚普诺夫稳定性的方法,可以在一定程度上反映电机的迟滞特性。整个系统使用基于半实物仿真的超声波电机测试平台,其中迟滞辨识采用递归神经网络辨识器(RNNI)。由于RNNI的参数可以在线进行调整,因此当电机输入输出参数发生变化时,通过改变RNNI的参数可以实现不同迟滞特性的辨识,同时利用李亚普诺夫稳定性方法进行RNNI的参数调整。实验结果表明,递归神经网络辨识器通过改变神经网络参数对超声波电机迟滞可以进行有效的辨识,MSE小于6×10-4,不同负载下辨识误差小于0.11。
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马欢欢;
赵乐
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摘要:
考虑到机械手作业过程中的时变性和不确定性,针对多关节机械手模型模糊、干扰未知的问题,提出了一种基于区间二型顺序模糊神经网络(IT2SFNN)的自适应反演控制方法。在所提方案中,利用IT2SFNN对机械手模型的未知项进行估计,以降低建模误差对控制精度的影响;基于反演控制的方法对控制器进行设计,并针对神经网络的逼近误差和外部不确定干扰,设计了鲁棒补偿项;最后基于李雅普诺夫稳定性理论对系统稳定性进行证明,并通过对两关节机械手进行仿真分析,证实所提控制方案能够在保证控制精度的同时快速追踪到期望信号,且在受到干扰时具有较强的鲁棒性。
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王云龙;
王泽政;
王永富;
赵晶
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摘要:
考虑车辆线控转向(SbW)系统存在不确定动态特性以及外界干扰影响.本文提出一种带有干扰观测器的复合自适应神经网络实现SbW系统的精确建模与稳定控制.首先,利用神经网络在线逼近系统不确定动态,避免控制器设计中使用到系统模型的先验知识.然后,结合系统的跟踪误差与建模误差提出一种新的复合自适应学习率来更新神经网络的权值,从而加快跟踪误差的收敛速度.最后通过设计干扰观测器补偿系统受到摩擦力矩、回正力矩与神经网络逼近误差的影响,提高了系统的抗干扰能力.李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的跟踪误差信号一致最终有界.数值仿真与硬件在环实验结果验证了该控制方法的有效性和优越性.
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陈赟;
陈勇;
阙瑞义;
么鸣涛;
管继富;
王旭鹏
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摘要:
为了提高分布式驱动无人驾驶平台的操纵稳定性,基于李雅普诺夫第一法和相平面图对车辆的失稳机理进行了系统的分析.首先建立基于Fiala轮胎模型的非线性二自由度车辆动力学模型;然后对车辆非线性系统平衡点进行求解并分析;最后在不同工况下分析车辆的质心侧偏角和横摆角速度相平面图,并对稳定性条件和失稳机理进行了分析.研究结果表明:当车轮转向角小于分叉点对应的转向角度时,车辆能够很好地执行驾驶意图;当车轮转向角大于分叉点对应的角度,则稳定平衡点消失,从而导致车辆失稳.该方法为车辆稳定性分析提供了理论依据.
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王姗;
熊宇璐
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摘要:
基于一个地磁逆转的混沌模型,我们考虑了余维一的H o pf分岔的存在性问题,通过使用李雅普诺夫稳定性理论,证明了此模型在Hopf分岔临界点附近能产生不稳定的极限环.该研究结果可以帮助我们更好理解地球磁场的逆转问题,以及平衡点的稳定性与混沌吸引子之间的关系.
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郝玉福;
李正浩;
赵凯羽;
董健
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摘要:
针对机器人执行器系统强非线性及参数不确定性,提出了一种极限学习机(ELM)自适应误差估计的快速非奇异终端滑模(FNTSM)控制算法.通过使用快速非奇异终端滑模面和输出跟踪结构,同时从闭环系统全局稳定性的角度出发,利用Lyapunov稳定性意义自适应调整ELM的输出权值,给出了闭环稳定性和有限时间收敛性,保证了系统的快速误差收敛特性和高跟踪精度,实现对系统集总不确定性上界的自适应误差估计.提出的控制方法不仅可以实现有限时间误差收敛,而且不需要预知集总不确定性界.仿真结果证明,所提出的控制方法与现有自适应滑模等控制方法相比,在跟踪以及抗干扰能力方面的显著性能.
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路战强;
王勇
- 《中国航空学会飞行器控制与操纵第十一次学术交流会》
| 2005年
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摘要:
简述了一般MRAS的基本原理以及采用常规局部参数最优化方法设计MRAS的不足,然后介绍了基于李雅普诺夫稳定性理论的MRAS设计方法,最后基于这种方法对某型无人机的俯仰角位移控制系统进行了具体的飞控系统仿真验证,仿真结果表明,采用这种方法可以对飞机的俯仰角进行很好的控制,相对于常规的局部参数最优化方法不仅可以保证系统的稳定性,而且具有更好的控制精度和鲁棒性.
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