1) no-perfectly discrete system
非完全离散系统
2) nonlinear discrete-time systems
非线性离散系统
1.
Optimal control for a class of nonlinear discrete-time systems:a successive approximation approach;
非线性离散系统最优控制——逐次逼近方法
2.
Direct adaptive fuzzy control for a class of nonlinear discrete-time systems;
一类非线性离散系统的直接自适应模糊控制
3.
Feedforward and feedback optimal control for nonlinear discrete-time systems with deterministic disturbances;
受扰非线性离散系统的前馈反馈最优控制
3) nonlinear discrete-time system
非线性离散系统
1.
H_∞PI fuzzy controller design for nonlinear discrete-time systems;
非线性离散系统的H_∞ PI模糊控制器设计
2.
In this paper,the issues of observer design for a class of Lipschitz nonlinear discrete-time systems with time-delay and disturbance input are addressed,where the Lipschitz condition is expressed in a component-wise rather than an aggregated manner.
文章讨论了一类具有时滞和干扰输入满足Lipschitz条件的非线性离散系统的观测器的设计问题,其中Lips-chitz条件以分量的形式给出。
3.
An adaptive controller is designed utilizing Lyapunov function and weighting least-squares estimator for a nonlinear discrete-time system.
针对一类非线性离散系统 ,利用 Lyapunov方法和加权最小二乘估计设计了一种自适应控制器 ,在对非线性 (不加增长条件约束 )的情况下 ,得到了闭环系统的全局跟踪性能 。
4) discrete nonlinear system
离散非线性系统
1.
The problem of quasi sliding mode control for a class of discrete nonlinear systems with input lag is studied in this paper.
研究一类具有输入滞后的离散非线性系统的准滑模控制问题 。
2.
A new fuzzy quasi-sliding mode control (FQSMC) with self-tuning boundary layer (BL) for a class of uncertain discrete nonlinear systems is proposed.
研究了一类不确定离散非线性系统的模糊滑模控制问题,提出了一种基于边界层模糊自适应的模糊滑模控制方法。
5) nonlinear discrete systems
非线性离散系统
1.
A study on the state tracking control for nonlinear discrete systems was carried out by means of a new method, which converted the problem of learning control into the problem of global stability for trivial solution in the discrete dynamic systems.
本文探讨了一类非线性离散系统状态跟踪问题， 在所给学习算法下， 将学习控制问题转化为离散动力系统的平凡解全局稳定性问题， 获得了对系统理想状态高精度跟踪的结
6) nonlinear discrete time system
非线性离散系统
1.
This paper studies some of the problems relating to the interactive learning control for nonlinear discrete time systems.
对非线性离散系统的学习控制方法进行了研究，引进了离散的λ（ξ）－范数，给出了新的学习控制算法，实现了不依赖于学习控制初始数据的目标跟踪问题。
2.
A real time modeling approach for nonlinear discrete time system is presented by using the concept of time variant recurrent neural network and the theory of two dimensional system.
利用时变反馈神经网络的概念及二维线性系统理论给出了非线性离散系统的一种实时建模方法 。
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条