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一种新的量化反馈控制系统稳定性分析方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对一类量化反馈控制系统,在考虑量化范围和量化误差的情况下,建立该系统的动态数学模型.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI),给出了基于LMI和时变Lyapunov函数的渐近稳定性判据.假设量化器参数满足一定条件,则通过该判据能分析和判定量化反馈控制系统的渐近稳定性,并进一步设计相应的量化反馈控制律.与已有的方法相比,该方法更加有效且求解方便.数值仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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利用kalman 滤波器结合递归最小二乘法(RLS)建立了一个基于模型的鲁棒跟踪器, 该模型能够有效
分割图像域内的目标, 提取目标特征并在给定区域内实现连续跟踪。采用动态kalman 滤波器自适应的更新目标模
型的特征, 实时的增加新的、稳定的图像特征, 同时减少无效或影响较小的图像特征, 随后由RLS 来完成对既定特征
目标的匹配搜寻。通过在FIRA Miro so t 集控式足球机器人平台上的应用, 该方法能够在规定区域内, 有效的跟踪小
球, 且鲁棒性较强。 相似文献
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针对一类量化反馈控制系统,在考虑量化范围和量化误差的情况下,建立该系统的动态数学模型.利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式(LMI),给出了基于LMI和时变Lyapunov函数的渐近稳定性判据.假设量化器参数满足一定条件,则通过该判据能分析和判定量化反馈控制系统的渐近稳定性,并进一步设计相应的量化反馈控制律.与已有的方法相比,该方法更加有效且求解方便.数值仿真结果表明了该方法的有效性.
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