广东省自然科学基金(S2012010009675)
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
- 相关作者：田森平周波戚其丰张小慧李向阳更多>>
- 相关机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：电子电信电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 一类广义时滞系统的迭代学习控制算法
- 利用迭代学习控制方法,研究了一类带有状态时滞的广义线性系统的输出跟踪问题.针对给定广义线性时滞系统,给出了一种闭环PD型的迭代学习控制算法.讨论了该闭环PD型迭代学习控制算法的收敛条件,并完整分析了新算法的收敛性.
- 田森平胡婷田辉平
- 关键词：迭代学习控制收敛性时滞
- 文献传递
- 一种具有自动聚类检测功能的欠定型盲信号混叠矩阵估计算法
- 2014年
- 针对源信号个数未知情况下的欠定稀疏分量分析模型,提出一种具有自动聚类检测功能的混叠矩阵估计算法。提出实现源信号个数的判定的观测信号自动检测聚类方法,同时利用主成分分析对超直线进行估计,从而实现混叠矩阵的精确估计。仿真实验结果表明,该算法适用范围广,是一种快速精确且稳健的混叠矩阵估计算法。
- 余莎丽
- 关键词：稀疏分量分析噪声
- 基于高斯混合PHD滤波的多机动扩展目标跟踪被引量：5
- 2013年
- 针对多机动椭圆目标的跟踪问题进行研究,建立一种非线性跳变马尔科夫系统模型,继而提出一种新的扩展目标高斯混合概率假设(ET-GM-PHD)滤波算法。新算法引用无损变换(UT)法,解决模型的非线性性,采用一种基于距离的启发式分区策略对观测集合进行了分区,该分区策略简便易操作而且能很大程度地降低算法的计算量。仿真实例表明:新算法比未进行分区的标准GM-PHD滤波算法更加强健有效。
- 田森平周波戚其丰
- 铅酸蓄电池工况监控及优化算法研究被引量：1
- 2013年
- 本文将铅酸电池监控信息数据进行分类,以用户为导向,展现监控所得信息数据的层级关系;对剩余电量与荷电状态SOC的定义进行了区分;分析了智能算法中的神经网络算法与卡尔曼滤波算法在剩余电量估算中的应用与发展趋势。
- 张小慧晏飞
- 关键词：铅酸蓄电池剩余电量神经网络卡尔曼滤波
- 基于边界层的一类不确定系统的迭代学习控制
- 2015年
- 针对一类具有任意初态和非周期有界扰动的不确定非线性时变系统,提出一种基于边界层的迭代学习控制方法,将边界层设计成一个具有剩余宽度的指数衰减函数,通过边界层把任意初态问题转换为零初值迭代学习问题.针对周期和非周期不确定性扰动,分别设计周期项的学习律和非周期项的边界学习律,然后在此基础上给出了迭代学习控制算法.文中给出了相关定理,并应用类Lyapunov方法给出了定理的详细证明.仿真结果表明,所提出的算法是有效的,轨迹跟踪误差能收敛到边界层.
- 李向阳田森平
- 关键词：迭代学习控制边界层
