一类广义迭代学习控制系统的状态跟踪算法

利用迭代学习控制方法,研究了一类广义系统的状态跟踪问题.针对广义系统的分解形式,提出了一种新的迭代学习控制算法,该算法由部分D型算法和部分P型算法混合而成.给出了新算法的收敛条件,并从理论上对新算法进行了完整的收敛性分析.数值仿真结果说明了所提出的广义系统状态跟踪的迭代学习控制算法的有效性.     

线性定常广义系统的D型迭代学习控制收敛性

给出了线性定常广义系统在D型学习律作用下的迭代控制收敛性结果,这一结果是全新的,其对时变系统也成立,而且,本文结果和方法大部分可以移植到线性定常广义离散时间系统.     

线性广义系统的P型、PD型和PID型迭代学习控制

本文研究了线性定常广义系统在P型、PD型和PID型学习律作用下的迭代控制问题,利用矩阵理论和微分不等式方法,得到了其迭代控制收敛性结果.不仅对于时变系统也成立,而且,可以移植到线性定常广义离散时间系统.     

任意初态下的迭代学习控制策略

针对一类在有限区间上执行重复任务的动态系统,本文提出一种迭代学习初始修正算法,用于解决各次迭代过程中的任意初态问题.通过构造一个虚拟误差函数来分析算法的收敛性,分析结果表明该算法可在指定区间上实现对期望轨迹的一致性跟踪,并通过求解线性矩阵不等式的方法获得具体的矩阵型控制增益.最后,通过数值结果,验证了算法的有效性.     

线性不确定系统的鲁棒D型迭代学习控制

研究一类线性不确定系统的鲁棒D型迭代学习控制问题.首先针对一类线性标称控制对象,建立其迭代学习控制的二维模型;然后基于获得的二维模型,利用二维系统稳定性理论,获得系统在迭代初态与期望初态一致和不一致两种情形下的D型迭代学习控制律的存在条件和设计方法;进一步,将所得结果推广至控制对象包含不确定性的情形.所得结果以线性矩阵不等式(LMI)的形式给出,可以方便地利用Matlab中的LMI工具箱求解.最后,数值仿真实例验证了本文所提方法的有效性.     

水平线性互补问题的广义中心路径跟踪算法

对水平线性互补问题提出了一种广义中心路径跟踪算法.任意的原始-对偶可行内点均可作为算法的初始点.每步迭代选择“仿射步”与“中心步”的凸组合为新的迭代方向,采用使对偶间隙尽可能减小的最大步长.算法的迭代复杂性为O(√nL).     

二阶锥线性互补问题的广义模系矩阵分裂迭代算法

通过将二阶锥线性互补问题转化为等价的不动点方程,介绍了一种广义模系矩阵分裂迭代算法,并研究了该算法的收敛性.进一步,数值结果表明广义模系矩阵分裂迭代算法能够有效地求解二阶锥线性互补问题.     

广义投影型的超线性收敛算法

该文利用矩阵分解与广义投影等技巧，给出了求解线性约束的非线性规划的一个广义投影型的超线性收敛算法，不需要δ－主动约束与每一步反复计算投影矩阵，避免了计算的数值不稳定性，利用矩阵求逆的递推公式，计算简便，由于采用了非精确搜索，算法实用可行，文中证明了算法具有收敛性及超线性的收敛速度．     

有限时间迭代学习控制

针对任意初态情形, 借助于初始修正吸引子的概念,讨论不确定时变系统能够达到实际完全跟踪性能的迭代学习控制方法.闭环系统中含有限时间控制作用, 在预先指定的区间上实现零误差跟踪,且起始段的系统输出轨迹也可预先规划.分别讨论部分限幅学习与完全限幅学习, 证明闭环系统中各变量的一致有界性以及误差序列的一致收敛性. 变量有界性证明得益于提出的限幅学习算法,特别是完全限幅学习算法可确保参数估值的变化范围.     

广义线性互补问题的改进SLP算法及收敛性

考虑广义线性互补问题,提出一个求解它的改进的序列线性规划算法,并在一定条件下证得该法具有良好的收敛性质。此外,顺便给出该问题解集非空有界的一个充分条件。     

一类超线性收敛的广义拟Newton算法

１引言考虑无约束最优化问题其中目标函数ｆ（ｘ）二阶连续可微,记ｆｋ＝ｆ（ｘ）,当充分小时,有如下近似关系：它们对二次函数皆严格成立．考虑选代其中Ｂ（Ｇ的近似）已知,为某种线搜索确定的步长．对Ｂ修正产生Ｂ,即Ｕ为待定ｎ阶矩阵．若要求Ｂ＋满足关系即Ｂ满足拟Ｎｅｗｔｏｎ方程,由它可导出许多著名的拟Ｎｅｗｔｏｎ算法［１－［４］）．若要求Ｂ满足关系则可导出伪Ｎｅｗｔｏｎ－δ族校正公式,它不再是Ｈｕａｎｇ族成员［６］．从信息资源的利用看,（１．６）仅利用了与信息,（１．７）仅利用了与信息．一般而言,较多的信…     

一类具有广义Lipschitz条件的非线性映象的迭代过程

本文研究了广义Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ强增生映象的Ｉｓｈｉｋａｗａ型迭代和Ｍａｎｎ型迭代过程的收敛性．所得结果统一和扩展了近期相关结果     

控制增益时变的非线性系统的迭代学习控制

研究一类具有未知时变控制增益的不确定非线性系统的迭代学习控制.系统的不确定性不仅是时变的,而且可以依赖于系统的状态.在先前的有关研究中,如果不采用饱和控制,只能保证点点收敛或平方积分收敛.文章提出了一个不采用饱和控制的状态反馈迭代学习控制律,并且建立了跟踪误差的一致收敛性.     

广义Nekrasov矩阵的判别法及其迭代算法

对任意给定矩阵,通过对其行下标集不同的递进式划分,结合不等式的放缩技巧,给出广义Nekrasov矩阵的若干判别法,并进而获得广义Nekrasov矩阵的迭代算法,改进和推广了已有相关结果.     

一类广义变分不等式组的隐迭代算法

依赖于投影映射的性质,许多学者在Hilbert空间研究了具不同映射的变分不等式组解的逼近问题,但在Banach空间的研究比较少.其主要原因是因为在Banach空间投影映射缺乏很好的性质.本文利用向阳非扩张保核映射(the sunny nonexpansiveretraction mapping)Q_K的性质,导出了一种隐迭代方法.用这一方法,本文的结果把[M.A.Noor,K.I.Noor,Projection algorithms for solving a system of generalvariational inequalities,Nonlinear Analysis,70(2009)2700-2706]的主要成果从Hilbert空间推广到了Banach空间.     

一类时滞非线性系统的采样迭代学习控制

本文针对一类时滞非线性系统提出一种采样迭代学习控制算法,严格证明了该算法的指数收敛性.当系统满足所给出的条件时,跟踪误差以指数速率收敛至一个与采样周期有关的误差范围内.     

水塔水流量问题的广义线性回归解法

对估计水塔的水流量问题,给出一种直接对水位进行估计的广义线性回归解法,克服了由于加水过程带来的水位数据跳跃式变化的困难,同时又避免了由水位数据估计水流量产生的误差.     

线性互补问题的并行多分裂松弛迭代算法

运用矩阵多重分裂理论,同时考虑并行计算与松弛迭代法,得到一类求解线性互补问题的高效数值算法．当问题的系数矩阵为对角元为正的H-矩阵或对称半正定矩阵时,证明了算法的全局收敛性；该算法与已有算法相比,具有计算量小、计算速度快等特点,因而特别适于求解大规模问题．数值试验的结果说明了算法的有效性．     

线性等式约束系统广义Riccati代数方程的求解*

本文基于定常离散LQ控制问题的动力学方程、价值泛函及系统的约束方程,根据极大值原理,给出了线性等式约束系统下的广义Riccati方程,进而对上述方程进行了深入的探讨,并给出了相应的数值例题。     

Banach空间中线性算子的齐性广义逆

本文首先在Banach空间内引进拟线性投影算子的概念,由此给出Banach空 间内线性算子的齐性广义逆的统一定义。齐性广义逆包含线性广义逆、单值度量广义 逆.本文证得齐性广义逆存在的充分必要条件.