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探讨存在数据丢失二维Roesser系统的量化状态反馈控制器设计问题。假设二维系统在网络控制系统中运行且系统状态全部可测,测量到的状态数据量化后经网络进行传输,同时由于网络自身限制伴随数据包丢失现象的发生。首先将数据丢失描述成取值为0或1的随机伯努利序列,定义了随机意义下二维系统的均方稳定性。其次,采用扇形界方法处理数据量化造成的误差,给出一个闭环系统均方渐进稳定的充分条件,基于该条件可通过求解线性矩阵不等式设计状态反馈控制器。最后,仿真示例验证了所提设计方法的有效性。 相似文献
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针对永磁直线电机速度和位置迭代学习跟踪控制中,由测量扰动引起的跟踪误差有界收敛问题,提出一种带有衰减因子的鲁棒迭代学习控制算法.采用λ范数方法分析鲁棒迭代学习控制算法的收敛性,理论结果表明,鲁棒迭代学习控制算法可以保证跟踪误差收敛到零,而P型迭代学习控制算法仅保证直线电机速度和位置的跟踪误差收敛到一个与扰动信号上界有关的域内.仿真结果表明,所提出的鲁棒迭代学习控制算法可以有效抑制测量扰动,获得较好的跟踪性能.带有衰减因子的迭代学习控制方法是一种抑制非重复测量扰动的有效方法. 相似文献
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矿井提升机在煤矿开采和生产过程中发挥着至关重要的作用。针对矿料提升过程具有较强重复性的特点,提出迭代学习的提升机速度和位置跟踪控制方法。设计了提升机的D型迭代学习控制器,同时考虑运行过程中出现的非重复性干扰设计了带有滤波器型迭代学习控制器。并采用λ范数证明了系统的收敛性,理论结果表明矿井提升机位置与速度跟踪误差可以收敛到0。同时仿真结果表明,经过30次运行后,跟踪误差几乎收敛到0,迭代学习控制算法可利用矿井作业的重复运行特性可以有效提高提升机的跟踪性能,带有滤波器的迭代学习控制算法可较好地抑制了非重复扰动的影响。 相似文献
38.
桥式起重机运行时,小车移动引起的货物摆动影响了运输效率,容易引发事故,桥式起重机的定位及防摆问题引起了众多专家的关注。针对桥式起重机重复运动的情况,采用迭代学习控制策略来实现位置跟踪及角度控制。根据拉格朗日方程建立了桥式起重机的三维数学模型。设计了桥式起重机角度控制的迭代学习控制算法,并证明了算法的收敛性。研究表明,迭代学习控制可有效利用桥式起重机运行的重复信息,经过一定次数的迭代学习后,位置跟踪误差为0,摆角抑制在7°以内。仿真示例验证了方法的有效性。 相似文献
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40.