第1章緒論
1.1非線性系統(tǒng)的多模型建模
1.1.1模塊化建模
1.1.2局部化建模
1.2非線性系統(tǒng)的多模型控制
1.2.1模型集的優(yōu)化
1.2.2多模型控制器設計
1.2.3多模型控制的穩(wěn)定性
1.3多模型建模與控制的發(fā)展及應用
1.4多模型建模與控制的難點及熱點
1.4.1模型集的構造
1.4.2模型調(diào)度策略
1.4.3控制系統(tǒng)穩(wěn)定性
參考文獻
第2章基于分段仿射方法的多模型離線建模
2.1引言
2.2非線性系統(tǒng)的分段仿射模型
2.2.1分段仿射系統(tǒng)模型
2.2.2區(qū)域劃分與平衡點確定
2.3分段仿射離線建模算法
2.3.1問題描述
2.3.2模型階次確定
2.3.3模型數(shù)量與參數(shù)協(xié)同優(yōu)化
2.3.4劃分曲面確定
2.4建模特性分析
2.4.1算法收斂性分析
2.4.2計算復雜性分析
2.5關于建模參數(shù)的若干討論
2.6建模實例
2.6.1PWA模型辨識
2.6.2非線性系統(tǒng)PWA辨識
參考文獻
第3章基于局部模型方法的多模型在線建模
3.1引言
3.2局部模型方法建模原理
3.2.1非線性系統(tǒng)的局部多模型描述
3.2.2局部模型方法基本原理
3.3局部模型在線建模算法
3.3.1輸入空間模糊劃分
3.3.2局部模型在線生成
3.3.3數(shù)據(jù)邊界動態(tài)調(diào)整
3.3.4在線建模算法流程
3.4建模特性分析
3.4.1逼近特性分析
3.4.2可辨識性分析
3.4.3計算復雜性分析
3.4.4算法特點分析
3.5關于建模參數(shù)的若干討論
3.6建模實例
3.6.1非線性系統(tǒng)建模
3.6.2時變非線性系統(tǒng)建模
參考文獻
第4章基于即時學習方法的多模型在線建模
4.1引言
4.2即時學習方法建模原理
4.3即時學習在線建模算法
4.3.1輸入鄰域數(shù)據(jù)窗口確定
4.3.2學習過程在線遞歸形式
4.3.3數(shù)據(jù)庫搜索與更新策略
4.3.4在線局部建模算法流程
4.4建模特性分析
4.4.1逼近特性分析
4.4.2自適應性分析
4.4.3計算復雜性分析
4.5關于建模參數(shù)的若干討論
2.6建模實例
2.6.1PWA模型辨識
2.6.2非線性系統(tǒng)PWA辨識
參考文獻
第3章基于局部模型方法的多模型在線建模
3.1引言
3.2局部模型方法建模原理
3.2.1非線性系統(tǒng)的局部多模型描述
3.2.2局部模型方法基本原理
3.3局部模型在線建模算法
3.3.1輸入空間模糊劃分
3.3.2局部模型在線生成
3.3.3數(shù)據(jù)邊界動態(tài)調(diào)整
3.3.4在線建模算法流程
3.4建模特性分析
3.4.1逼近特性分析
3.4.2可辨識性分析
3.4.3計算復雜性分析
3.4.4算法特點分析
3.5關于建模參數(shù)的若干討論
3.6建模實例
3.6.1非線性系統(tǒng)建模
3.6.2時變非線性系統(tǒng)建模
參考文獻
第4章基于即時學習方法的多模型在線建模
4.1引言
4.2即時學習方法建模原理
4.3即時學習在線建模算法
4.3.1輸入鄰域數(shù)據(jù)窗口確定
4.3.2學習過程在線遞歸形式
4.3.3數(shù)據(jù)庫搜索與更新策略
4.3.4在線局部建模算法流程
4.4建模特性分析
4.4.1逼近特性分析
4.4.2自適應性分析
4.4.3計算復雜性分析
4.5關于建模參數(shù)的若干討論
4.6非線性系統(tǒng)建模實例
參考文獻
第5章非線性系統(tǒng)的多模型自適應控制
5.1引言
5.2多模型自適應控制的基本原理
5.2.1多模型自適應控制結(jié)構
5.2.2模型集的建立
5.2.3控制器設計方法
5.2.4控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性
5.3典型多模型自適應控制方法
5.3.1基于多模型切換算法的控制方法
5.3.2基于多模型加權算法的控制方法
5.3.3基于局部線性化模型的控制方法
5.4LQ最優(yōu)多模型自適應控制器設計
5.4.1問題描述
5.4.2控制器設計方法
5.4.3穩(wěn)定性分析
5.4.4Ball and Beam系統(tǒng)控制實例
5.5基于動態(tài)模型庫的自適應控制器設計
5.5.1控制器設計方法
5.5.2穩(wěn)定性分析
5.5.3參數(shù)突變系統(tǒng)控制實例
參考文獻
第6章基于在線建模的多模型預測控制
6.1引言
6.2基于在線建模的多模型控制原理
6.2.1多模型控制系統(tǒng)的結(jié)構
6.2.2確保穩(wěn)定性的模型距離度量
6.3SISO系統(tǒng)多模型預測控制器設計
6.3.1問題描述
6.3.2控制器設計方法
6.3.3 控制算法步驟
6.3.4穩(wěn)定性分析
6.3.5關于控制參數(shù)的若干討論
6.4MIMO系統(tǒng)多模型預測控制器設計
6.4.1問題描述
6.4.2控制器設計方法
6.4.3控制算法步驟
6.4.4穩(wěn)定性分析
6.5CSTR系統(tǒng)控制實例
參考文獻
第7章基于在線建模的預測PID控制
7.1引言
7.2SISO系統(tǒng)的預測PID控制器設計
7.2.1問題描述
7.2.2控制器設計方法
7.2.3PID參數(shù)啟發(fā)式調(diào)整規(guī)則
7.2.4控制算法步驟
7.2.5穩(wěn)定性分析
7.2.6直流伺服系統(tǒng)控制實例
7.3MIMO系統(tǒng)的預測PID控制器設計
7.3.1問題描述
7.3.2控制器設計方法
7.3.3控制算法步驟
7.3.4穩(wěn)定性分析
7.3.5典型不確定系統(tǒng)控制實例
參考文獻
第8章基于在線建模的滑模預測控制
8.1引言
8.2SISO系統(tǒng)滑模預測控制器設計
8.2.1問題描述
8.2.2控制器設計方法
8.2.3控制算法步驟
8.2.4穩(wěn)定性分析
8.2.5柔性機械臂控制實例
8.3MIMO系統(tǒng)滑模預測控制器設計
8.3.1問題描述
8.3.2控制器設計方法
8.3.3控制算法步驟
8.3.4穩(wěn)定性分析
8.3.5雙關節(jié)剛性機械手控制實例
參考文獻
第9章基于多模型的飛機容錯控制方法
9.1引言
9.2執(zhí)行器故障模型
9.3基于多模型的飛控系統(tǒng)容錯控制
9.3.1故障系統(tǒng)的多模型描述
9.3.2飛控系統(tǒng)容錯控制結(jié)構
9.3.3基于IMM的故障檢測
9.3.4局部重構控制器的設計
9.3.5仿真研究
9.4基于多模型的智能容錯控制
9.4.1智能容錯控制結(jié)構
9.4.2故障檢測及智能決策機制
9.4.3仿真研究
參考文獻
第10章基于多模型的導彈飛行控制方法
10.1引言
10.2導彈控制系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
10.3導彈數(shù)學模型及其離散化
10.3.1三通道數(shù)學模型
10.3.2數(shù)學模型離散化
10.4基于預測控制的自動駕駛儀設計
10.4.1俯仰通道控制器設計
10.4.2滾轉(zhuǎn)通道控制器設計
10.4.3仿真研究
10.5基于預測PID的自動駕駛儀設計
10.5.1俯仰通道控制器設計
10.5.2滾轉(zhuǎn)通道控制器設計
10.5.3仿真研究
參考文獻"
2100433B
本書是關于非線性系統(tǒng)多模型建模與控制的理論和方法的一部專著。在多模型建模方面,本書主要介紹了基于分段仿射方法的多模型離線建模、基于局部模型方法的多模型在線建模、基于即時學習方法的多模型在線建模等內(nèi)容; 在多模型控制方面,本書主要介紹了非線性系統(tǒng)的多模型自適應控制、基于在線建模的多模型預測控制、基于在線建模的預測PID控制、基于在線建模的滑模預測控制等內(nèi)容。另外,本書還介紹了多模型方法在飛機容錯控制、導彈飛行控制方面的應用等內(nèi)容。
全書內(nèi)容廣泛、系統(tǒng),匯集了作者多年的研究成果和該領域的最新成果。本書可供從事非線性系統(tǒng)建模與控制理論和應用研究的科技人員閱讀參考,也可作為高等學校非線性系統(tǒng)建模與控制方向或其他相關專業(yè)的教師、研究生和高年級本科生的專題閱讀教材。
把每個過程的軸網(wǎng)都插入到一個文件里,然后通過塊存盤和塊提取功能,把項目上單位工程整合在一個工程文件里,這樣是可以操作,但運行非常慢,計算也不方便,不建議使用此方法
可以在土建算量內(nèi)重新導入鋼筋算量內(nèi)已經(jīng)修改的構件,只選擇導入您想要導入的構件
廣聯(lián)達鋼筋模型導入土建模型之后,應該怎樣完善土建模型??
如:會提醒你樓層標高,構件輸入等,你點全部選擇,應用鋼筋樓層標高,然后注意下單構件里面的東西,如:樓梯,你可以選擇投影面積去畫,但是有時可能會有放坡或者例外情況,也...
格式:pdf
大?。?span id="gxtjn4m" class="single-tag-height">294KB
頁數(shù): 未知
評分: 4.4
以相思樹的α-纖維素含量為研究對象,用一種多模型方法建立了相思樹α-纖維素含量的近紅外光譜分析模型。模型預測值的平均相對誤差為0.97%,實驗值與預測值之間的相關系數(shù)為0.963 1,模型的擬合優(yōu)度為0.924 5。研究結(jié)果表明,使用的光譜數(shù)據(jù)量越大,模型的預測效果一般會越好。此外還發(fā)現(xiàn)了子模型中待定常數(shù)的個數(shù)與所使用光譜數(shù)據(jù)量之間的關系:建模時使用的光譜數(shù)據(jù)量越大,每個子模型中待定常數(shù)的個數(shù)一般應該越小。該結(jié)果有助于今后使用該方法建立其它近紅外光譜分析模型。所建模型可用于快速測定相思樹的α-纖維素含量,并有望用于其它樹種某些化學成分含量的預測。
格式:pdf
大?。?span id="n2kvxu4" class="single-tag-height">294KB
頁數(shù): 2頁
評分: 4.4
在數(shù)值模擬分析中,數(shù)值模型與實際地質(zhì)模型是否吻合,直接影響著分析的可靠性。本文通過對眾多礦山數(shù)值模擬分析資料進行匯總提煉,總結(jié)出四種建立礦山三維數(shù)值模型的建模方法:塊體堆積建模法、面拉伸建模法、坐標建模法和質(zhì)心點坐標建模法。同時對露天礦山、淺部地下礦山和深部地下礦山各自數(shù)值模擬研究中建模方法的選擇給出了合理的建議,可為類似研究提供參考。
《數(shù)據(jù)、模型與決策:基于Excel的建模和商務應用》內(nèi)容全面,包括概率和統(tǒng)計的基本概念、數(shù)據(jù)處理和分析的基本方法,以及回歸、預測、風險分析、模擬和決策優(yōu)化等模型方法?;贓xcel實現(xiàn)所有的模型和方法?!稊?shù)據(jù)、模型與決策:基于Excel的建模和商務應用》提供大量的Excel操作截屏圖,并詳細加以標注,以方便讀者學習和應用。配有豐富的教輔資源?!稊?shù)據(jù)、模型與決策:基于Excel的建模和商務應用》適合MBA和工商管理學科研究生教學使用,也可作為事業(yè)單位管理決策人員,數(shù)據(jù)分析人員自學和培訓用書?!稊?shù)據(jù)、模型與決策:基于Excel的建模和商務應用》配套教輔資源PPT課件,長達900多頁的超大容量PPT,圖文并茂,拿來即用,免費申請。學習光盤,提供書中所有例題和習題的Excel文件,隨書附贈。教師光盤,長達數(shù)十個小時的課堂視頻AVI文檔以及所有習題解答的Excel文檔。
提出一種含有多通道多余度起動/發(fā)電機、功率變換單元、集成電作動器的多電機系統(tǒng)。從系統(tǒng)的層面研究多通道發(fā)電系統(tǒng)冗余供電、多余度功率變換器和逆變器智能配電及多通道集成電作動器冗余用電中的關鍵技術問題。建立該多電機系統(tǒng)的數(shù)學模型,構建系統(tǒng)半實物仿真平臺,研究各種工作模式和運行狀態(tài)下的系統(tǒng)特性和控制策略,并確定實際系統(tǒng)控制所需要的各種參量;建立多電機系統(tǒng)場路耦合的故障分析模型,研究系統(tǒng)中各種典型故障狀態(tài),獲得多電機系統(tǒng)的各種故障特性,為系統(tǒng)容錯運行策略的選擇提供依據(jù);研究多電機系統(tǒng)故障檢測、故障隔離和系統(tǒng)重構技術,解決多余度發(fā)電故障狀態(tài)下的電流均衡和多余度用電故障狀態(tài)下的負載均衡問題;提出多電機系統(tǒng)的冗余管理及容錯運行綜合控制策略;搭建多電機系統(tǒng)實驗臺,對多電機系統(tǒng)的冗余運行、各類故障狀態(tài)、系統(tǒng)負載變化等進行試驗研究,以驗證理論研究的正確性和有效性,為進一步研究多電航空電氣系統(tǒng)奠定基礎。
以作者的學術和工程經(jīng)驗為基礎,通過工程系統(tǒng)的建模與控制提供了對機械、電氣、流體和熱力系統(tǒng)統(tǒng)一的處理方法。內(nèi)容涵蓋了傳統(tǒng)、先進和智能控制,儀器儀表,實驗和設計。包括理論,分析技術,常用的計算工具,仿真細節(jié)和應用。
《工程系統(tǒng)的建模與控制》克服了其它有關建模和控制方面書的不足之處,書中的建模都與實際物理系統(tǒng)有關,并闡明了控制系統(tǒng)所適應的特定技術。盡管使用了MATLAB,Simulink和LabVIEW,作者全面地解釋了方法背后的要點和解析基礎,對給定的系統(tǒng)如何選擇合適的工具,對結(jié)果進行解釋和驗證,以及軟件工具的局限性。這樣的方法可以使讀者掌握核心主題,學會在實際中使用概念。