检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]华中理工大学系统工程研究所
出 处:《控制与决策》1995年第4期361-364,共4页Control and Decision
基 金:国家自然科学基金;国家教委博士点基金;国家科委和浙江大学工业控制技术国家重点开放实验室联合资助
摘 要:讨论未知但有界误差假设下的l1中心估计问题,提出了中心估计递推算法的理论基础,并据此设计了l1中心估计的递推算法。理论分析和数据仿真表明,与原有算法相比,递推算法可以显著减少计算量,提高估计速度,因而可应用于实时在线辨识。所给算法和结果是面向鲁棒控制的。The problem in l1 central estimation with uncertainty but bounded measurement error is discussed in the paper. The recusive algorithm is proposed together with its basic theorem. The theoretical analysis and simulation results show the amount of calcutation can be reduced notably and the estimation process can be accelerated. Therefore, this kind of recusive algorithm can be used in on-line identification. The algorithm and results proposed here are robust control oriented.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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