分享5篇关于切换系统的计算机专业论文

今天分享的是关于切换系统的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到切换系统等主题,本文能够帮助到你

传感器受攻击的切换信息物理系统自适应控制问题研究

这是一篇关于切换系统,信息物理系统,平均驻留时间,传感器攻击的论文, 主要内容为随着信息化和工业化的深度融合,传统的切换系统已经不能满足现代生产装备信息化和网络化的需求,切换信息物理系统是一个集物理过程、网络通信和自动控制于一体的多维复杂系统。通过将计算和通信集成到物理过程中,实现了计算、通信与物理过程的高度融合,使系统具备实时感知和动态控制的能力。但是由于通信过程的开放性,系统容易受到网络攻击的影响,导致系统性能下降,甚至破坏稳定性。因此,如何进行控制设计来保证切换信息物理系统受到网络攻击后仍能稳定的完成设定任务显得极为重要。为了解决上述问题,本文研究了传感器受到不同类型攻击下切换信息物理系统的稳定性问题。针对攻击信号的不同形式,进行相应的数学建模,设计自适应控制器、自适应律和切换信号,来保证切换信息物理系统的稳定性。本文的主要工作如下:(1)研究了带有未知常值状态无关的攻击信号下切换信息物理系统的稳定性,在攻击信号与状态无关的情况下,设计了一个状态观测器来预估系统状态的变化,并设计对应的自适应控制器和自适应律来抵消未知攻击信号给系统带来的影响。采用平均驻留时间的方法设计合适的切换信号。利用多Lyapunov函数方法证明了切换信息物理系统的稳定性。(2)研究了带有未知常值状态相关的攻击信号下切换信息物理系统的稳定性,首先给出了相关定义,针对未知常值状态相关的攻击信号,设计自适应控制器和自适应律来改善传感器被攻击后系统的不稳定性。其次,采用平均驻留时间的方法设计合适的切换信号。最后,利用多Lyapunov函数方法证明了切换信息物理系统的稳定性。(3)进一步研究了带有未知时变状态相关项的攻击信号下研究切换信息物理系统的稳定性。针对攻击信号既是时变的又是状态相关的情况,设计一个自适应控制器和参数投影自适应律来保证自适应参数的有界性,设计具有平均驻留时间约束的切换信号。利用多Lyapunov函数方法来证明切换信息物理系统的稳定性。(4)通过飞行器的例子进行仿真测试,并给出仿真结果和分析,仿真结果表明所设计的控制器和自适应律能够保证传感器受攻击后系统依旧是稳定的,验证了前面理论的正确性。

切换系统有限时间有界的采样控制设计

这是一篇关于切换系统,有限时间有界,采样控制,饱和执行器,时变时延,扇区有界非线性系统的论文, 主要内容为为进一步落实农业现代化发展理念,促进智慧农业的精细化发展,对具有多个子系统的切换系统进行有限时间有界性研究已经逐步成为智能农机控制领域的研究重点。有限时间稳定性就是在给定初始边界条件下,确保系统运行的实时状态都能在有限的时间内不超出预先给定的边界范围,其不仅能让系统运行轨迹定性地逐渐趋近于期望值,同时还可以准确的给出系统运行时的各个时刻的具体状态表现。为了进一步符合实际工程的需要,将实际系统中面临的附加扰动考虑在稳定定性分析中,系统的有限时间稳定性分析将演化为有限时间有界性分析。同时,对带有2L增益的有限时间有界性进行分析,还可以估计出当收到外部扰动时,系统的抗干扰能力。因此,本文对实际运行中存在多次复杂切换的切换系统有限时间有界性进行了采样控制设计,以减少系统数据的收集及运行过程中的软硬件成本,除此之外,也对切换系统带有2L增益的有限时间有界性进行了分析,估计出了系统的抗干扰能力。本文主要研究内容如下:一、带有饱和执行器的切换系统有限时间稳定设计研究了带有饱和执行器的输入延时切换系统的有限时间稳定性问题。分别针对系统状态可以检测和无法检测的情况,设计出了数字状态反馈控制器和数字输出反馈控制器。此外,利用比较函数法还给出了相应的保证闭环切换系统在所设计控制器下能够实现有限时间稳定的相应充分条件,并采用图像的形式反映出了所设计控制器各参数之间的关系。二、带有时变时延的切换系统有限时间有界的采样控制设计研究了时变时延切换系统的有限时间有界问题。给出了通过采样控制使得带有时变时延的切换系统有限时间稳定和有限时间有界的充分条件,还确定了带有时变时延的切换系统的L2增益,以测量有限时间内切换系统的抗干扰能力。同时,针对主动切换子系统与被动匹配控制器在采样周期内的延时所引起的匹配误差问题,通过平均时间驻留法的采样控制,提出了一种新的切换条件,以保证带有时变时延的切换系统的有限时间有界性。三、扇区有界非线性切换系统有限时间有界的采样控制设计通过采样控制方法,研究了带有时延的扇区有界非线性切换系统的有限时间有界问题,分别给出了在所设计控制器控制下,闭环切换系统实现有限时间稳定和有限时间有界的充分条件。进一步研究了带有2L增益的有限时间有界性来衡量切换系统的抗干扰能力。同时,针对切换系统在采样控制下存在的突出问题,即控制器与子系统之间不匹配所导致的同步或异步切换问题,也进行了详细的讨论。

面向倾转旋翼飞行器过渡态的切换系统设计

这是一篇关于倾转旋翼机,切换系统,输出反馈,量化,时延,扰动的论文, 主要内容为众所周知,普通直升机的飞行速度慢,飞行航程短。为了突破传统直升机的飞行速度限制,倾转旋翼机的概念被提出。倾转旋翼机的三种飞行模态很好的结合了直升机的垂直升力和固定翼飞机的速度和航程。但是倾转旋翼机飞行系统作为一个复杂的多体系统,其过渡转换过程是通过倾斜发动机的短舱来完成的。由于升力和推力的协同作用、复杂的气动效应、机体运动和惯性耦合以及直升机模态和固定翼模态之间的控制切换,转换过程较为复杂。因而本文试图将倾转旋翼机过渡模态建模为连续时间切换系统,以短舱倾角的变化为切换信号,设计切换系统的量化控制策略研究倾转旋翼机飞行系统的稳定性。具体的研究内容如下:(1)建立倾转旋翼机动力学模型,第一步:确定倾转旋翼机建模思想。第二步:计算各部分产生的力和力矩,计算方法为:首先确定各部件的升力和阻力,然后利用在飞机上的相对位置和转换矩阵,最后将各部分产生的力和力矩统一到机体坐标系下。第三步:建立飞机纵向动力学模型。第四步:通过小扰动线性化方法将倾转旋翼机纵向非线性方程建模为飞行器纵向线性切换系统,为后续的飞行器过渡段姿态转换的稳定性分析奠定基础。(2)研究倾转旋翼机飞行切换系统在数据量化和传输时滞影响下的输出反馈镇定问题。值得注意的是,在时滞和采样的耦合作用下,飞行系统的模态与控制器模态之间存在复杂的不匹配现象,增加了量化规则设计的难度。为实现模态匹配,引入虚拟系统更新观测器的状态。此外,系统模态的切换给基于输出信号的状态重构带来了挑战。针对这一问题,对于情况1和情况2,设计基于伪逆的虚拟系统更新规则,获取量化状态并实现状态重构。在情况3中,由于状态无法重构,所以使用误差界设计量化规则。最后,通过讨论Lyapunov函数的递增/递减率得到了系统状态的上界,设计了一种基于状态观测器的反馈控制器,通过仿真实现了闭环系统的稳定运行。(3)针对倾转旋翼机在飞行模态转变过程中受到时滞和有界扰动的情况,设计了相应的量化控制方法。在设计过程中,假设切换在驻留时间和平均驻留时间意义下足够慢,并且时延和扰动都是有界的。为解决由时延和采样的耦合作用导致的系统模态和控制器模态之间的复杂不匹配问题,综合考虑扰动的影响,设计虚拟系统更新观测器状态。在此基础上,设计了一种包含量化中心和量化半径的时变量化规则,保证了量化器在时延、扰动以及切换造成的状态重构中断等影响下的量化器的不饱和性。在所设计的量化规则下,验证了当平均驻留时间满足一定的约束条件时,闭环系统是指数衰减和实用稳定性的。

基于自适应神经网络的机械臂系统切换控制研究

这是一篇关于机械臂,神经网络,切换系统,平均驻留时间,跟踪控制的论文, 主要内容为在科技不断发展的时代背景下,机器人作为工业生产的强有力工具已经受到了广泛的关注。机器人可以代替人工从事场景危险的工作或者顶替计算量大、密集型和重复性高的动作,其在手术医疗、家庭服务、太空探索和工业生产等领域已拥有举足轻重的地位。机械臂作为工业机器人系统的关键组成部分,因其能够对期望轨迹实现高精度跟踪,在机器人控制中必不可少。然而,在工业生产中,机械臂的负载通常是不断变化的,使得其动力学系统模型难以精确建立,且同时会受到未知死区、输入饱和及输出受限等非线性因素的影响,进而使得机械臂执行预设轨迹动作时的控制性能下降。因此,研究此类复杂工况下机械臂系统的轨迹跟踪控制问题具有重要的实际意义。本文基于RBF神经网络理论、自适应控制算法、切换系统控制理论以及滑模变结构控制方法,研究了不确定机械臂动力学系统的高精度跟踪控制问题,并在抖振抑制、复杂工况下闭环系统的控制性能优化方面获得了一些结果。具体研究内容有:1.针对机器人系统滑模控制器设计存在的抖振问题,研究了一种具有可变滑模增益的控制器设计方案。在传统滑模控制器设计的基础上,该控制方案的创新之处在于所设计控制器的开关增益可实现动态自适应调整,即基于RBF神经网络,使得开关增益随关节参数动态改变以适应系统的未建模动态及未知扰动。通过加入适当的自适应控制算法,有效地抑制集总扰动。并且,利用Lyapunov方法证明系统的轨迹跟踪误差渐近收敛到零。最后,仿真结果表明,所设计方案降低了系统抖振,同时可有效地提高跟踪精度。2.针对具有变负载的不确定刚性机械臂系统,研究了一种依赖平均驻留时间的神经网络切换跟踪控制问题。该方案将夹持不同负载的刚性机械臂系统视为切换系统,基于平均驻留时间原则对每个子系统分别设计控制器。在各子系统中,分别采用RBF神经网络逼近系统结构参数,以避免控制器对系统精确模型的依赖。同时,基于神经网络设计鲁棒补偿项,以抑制集总扰动对系统的影响。然后,利用多Lyapunov函数方法证明了跟踪误差的一致最终有界性。最后,通过仿真验证了提出的控制方案不仅可实现变负载机械臂期望轨迹的高精度跟踪,而且可有效削弱输入力矩的抖振。3.针对带有变负载的不确定刚性机械臂系统,进一步提出了一种新的自适应神经网络切换控制方案。该方案基于一种改进的平均驻留时间方法,优化了研究内容2中的自适应输出反馈神经网络切换控制器的设计算法。然后,基于多Lyapunov函数方法证明了误差信号在特定切换律的作用下的有界性。最后,仿真结果验证了所设计方案的合理性。4.针对机器人系统存在未知死区情形下的跟踪控制问题,研究了一种基于死区补偿的自适应切换控制器方法。首先,为解决负载变化对系统带来的不利影响,将研究结果2中的切换方案用于本研究。针对系统存在的未知死区,通过两个相互耦合的神经网络对其进行观测与补偿,设计了自适应神经网络控制器的鲁棒补偿项,以消除潜在的扰动和估计误差。然后,利用平均驻留时间方法、多Lyapunov函数方法并综合自适应控制律分析了误差信号的有界性。最后,仿真结果验证了所提出控制方案的有效性。