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搜索到398篇“ 测量数据丢失“的相关文章

存在测量数据丢失的主动悬架系统鲁棒控制: 2023年; 测量数据丢失现象使得主动悬架系统的控制精度降低,影响车辆乘坐舒适性和操纵稳定性。考虑传感器和网络通信导致的数据丢失问题,建立1/4车体主动悬架系统动力学模型,并将其转换成状态空间方程。通过伯努利序列分布描述数据丢失率,构建带有动态观测器的状态反馈闭环主动悬架系统,根据悬架系统的均方指数稳定性要求,推导含观测器与反馈控制器的线性矩阵不等式稳定性条件。对控制输入系数矩阵进行奇异值分解,求解满足最小稳定性能指标的线性矩阵不等式,获得主动悬架系统的观测器与鲁棒控制器。最后,采用MATLAB软件开展仿真研究,结果表明,所设计的控制算法可以降低数据丢失对系统簧载质量的振动幅值;当δ在[0,10%]和β在(0,20%]范围内时,控制器对悬架系统控制效果较为明显;随机激励作用下,主动悬架系统表现出较好的鲁棒性。本研究可以改善主动悬架系统的控制精度,为高性能、高可靠性悬架系统的研发提供一定参考。; 易星曹青松许力; 关键词：主动悬架数据丢失线性矩阵不等式鲁棒控制

测量数据丢失的随机不确定系统滚动时域估计被引量：3: 2021年; 研究存在传感器测量数据丢失的随机不确定系统状态估计问题,用概率已知的Bernoulli随机序列描述丢包现象,并采用丢失测量数据的预测值进行丢包补偿,将不确定条件下的最优化问题表示为Min-Max问题,并通过引入拉格朗日算子,将Min-Max问题转化为受限条件下的Min-Min问题,进而实现最优状态估计的求解.对所提算法的稳定性进行研究,推导出估计误差范数平方期望的上界,并给出估计误差范数平方期望收敛的充分条件.最后通过仿真验证所提算法的有效性.; 刘帅赵国荣曾宾高超; 关键词：滚动时域估计丢包稳定性分析

带有随机测量数据丢失及切换拓扑的传感器网络分布式l2-l∞滤波器设计被引量：5: 2020年; 研究一类具有测量数据随机丢失以及网络拓扑结构随机切换的分布式l2-l∞滤波器设计问题.在分布式滤波器网络,每个本地滤波器估计系统的状态不仅基于节点自身信息,而且利用网络拓扑中邻居节点的信息.首先,采用已知概率分布的二进制序列描述传感器测量数据的随机丢失,Markov链描述滤波器网络拓扑结构的切换;其次,构造一个Lyapunov函数来分析滤波误差系统的l2-l∞性能,并研究其均方指数稳定性;再次,通过线性矩阵不等式(LMI)技术,给出分布式l2-l∞滤波器的设计方法;最后,通过数值例子验证所提方法的有效性.; 朱凤增闻继伟彭力杨瑞田; 关键词：数据丢失传感器网络

一种测量数据丢失情况下的多目标跟踪方法: 本发明公开了一种测量数据丢失情况下的多目标跟踪方法，包括以下步骤：初始化目标状态集的概率假设密度和势分布；预测目标状态集的概率假设密度和势分布；更新转换量测的偏差矩阵和协方差矩阵；引入比例因子，改变增益矩阵；对目标强度函...; 吴盘龙邓宇浩李星秀王超尘王雪冬薄煜明; 文献传递

考虑分布时滞和随机测量数据丢失的网络控制系统非脆弱L_1滤波被引量：9: 2019年; 考虑具有分布时滞和随机测量数据丢失的网络控制系统,研究系统的非脆弱L_1滤波问题。用Bernoulli随机序列描述系统的测量数据丢失现象,将滤波器设计为具有参数摄动的形式,表示滤波器实现过程的不精确性;选择与时滞相关的Lyapunov函数,建立滤波误差系统的L_1性能判据;利用线性矩阵不等式(LMI)技术,将非脆弱L_1滤波器的求解问题转化为LMI的凸优化问题,得到非脆弱L_1滤波器的参数化方法。仿真结果验证方法的可行性和有效性。; 李艳辉陶莹莹丁锐; 关键词：分布时滞测量数据丢失非脆弱网络控制系统

具有分布时滞和随机测量数据丢失的离散切换系统H_∞滤波被引量：10: 2017年; 由于传感器间接失效、信号带宽限制等原因,测量数据丢失和分布时滞成为无线传感器网络中的常见现象,若不能有效地考虑这些现象对系统的影响,则无法保证系统的性能.为此,针对一类具有分布时滞和随机测量数据丢失的离散切换系统研究H_∞滤波问题,采用已知概率的Bernoulli随机序列描述测量数据丢失,构造Lyapunov-krasorskii函数,基于平均驻留时间法和LMI技术提出保证滤波误差系统均方指数稳定且满足H_∞性能的充分条件.数值仿真验证了所提出方法的可行性.; 李艳辉柳桐; 关键词：离散切换系统分布时滞测量数据丢失 H∞滤波

一种测量数据丢失情况下的多目标跟踪方法: 本发明公开了一种测量数据丢失情况下的多目标跟踪方法，包括以下步骤：初始化目标状态集的概率假设密度和势分布；预测目标状态集的概率假设密度和势分布；更新转换量测的偏差矩阵和协方差矩阵；引入比例因子，改变增益矩阵；对目标强度函...; 吴盘龙邓宇浩李星秀王超尘王雪冬薄煜明; 文献传递

具有控制时滞和测量数据丢失的直线电机迭代学习控制被引量：6: 2017年; 针对测量信号存在丢失和控制信号存在时滞的直线电机控制系统,研究PD型迭代学习控制算法的收敛性问题.假设数据丢失描述为概率未知的随机Bernoulli过程,其中丢失概率属于某个已知数值区间,利用超前法解决控制信号存在的时滞问题.基于Bellman-gronwall不等式和λ范数理论,证明了所提出的迭代学习控制策略能够使系统在有限时间内跟踪期望轨迹.最后通过仿真验证了所提出学习算法的有效性.; 周颖何磊; 关键词：控制时滞测量数据丢失直线电机迭代学习

机载脉冲多普勒雷达在测量数据丢失下的多目标跟踪被引量：6: 2017年; 针对于多目标在机载多普勒盲区测量数据丢失下的跟踪问题,提出了一种鲁棒无偏转换自适应门限的CPHD(Robust Unbiased Converted Measurements-Adaptive Gating-Cardinalized Probability Hypothesis Density,RUCM-AG-CPHD)算法。该算法首先对目标测量信息进行无偏转换,并将无偏转换得到的噪声协方差矩阵做解耦;然后设计增益调节矩阵提高滤波器在目标量测数据丢失下的鲁棒性;最后采用自适应门限去除不相关的量测信息,同时保证检测到新出现的目标,从而有效地降低了算法的计算复杂度。仿真结果表明该算法的有效性和可行性,可以更加准确的估计出目标在盲区内测量信息丢失下的目标个数和状态,且计算量相对于传统的CPHD算法减少了8.6%。; 何山吴盘龙恽鹏邓宇浩; 关键词：多目标跟踪自适应门限

存在测量数据丢失的二维系统状态反馈控制被引量：1: 2016年; 已有二维系统的控制理论是建立在系统数据可以完全测量和传输的基础上。实际中,由于网络技术在控制系统中的应用,导致测量数据丢失现象经常发生。针对存在测量数据丢失的二维系统,提出一种状态反馈控制器的设计方法。首先将测量数据丢失描述为取值0和1的随机伯努利变量,在此基础上建立了闭环二维系统的随机模型。定义了随机意义下的均方稳定性,基于线性矩阵不等式给出了系统满足均方稳定的一个充分条件,该条件可以实现状态反馈控制器的设计。数值仿真验证了所提出方法的有效性。; 马杰亭卜旭辉程子豪韩秀娟; 关键词：测量数据丢失状态反馈控制

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