导读:本文包含了保性能算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:可靠控制,硬件冗余度,线性矩阵不等式,极点配置
保性能算法论文文献综述
王福忠,常琳杰[1]（2013）在《基于D-保性能控制的传感器硬件冗余度算法》一文中研究指出动态输出反馈D-保性能控制是线性系统的重要控制方法。针对一类由动态输出反馈D-保性能控制器构成的闭环线性系统,提出了用硬件冗余方式解决系统传感器信号增益误差问题。考虑传感器信号增益误差模型,提出了传感器信号增益误差的容忍区间,容忍因子和硬件冗余度的概念。通过求解具有线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)约束的优化问题,给出了传感器信号增益误差的容忍区间,容忍因子和硬件冗余度的求解算法。工程师可以根据传感器各通道硬件冗余度的大小进行传感器的硬件冗余设计。一个某型飞机着陆过程的实例仿真说明了所提方法的有效性。(本文来源于《控制工程》期刊2013年04期）
屈毅,郭宝龙,李阿红,贺争汉,王大为[2]（2013）在《随机分布系统可靠保性能控制算法的研究》一文中研究指出针对随机分布系统采用数值优化算法设计的控制器不稳定的问题,研究了可靠保性能控制算法。该控制算法可实现将随机分布系统的值优化算法转换为线性矩阵不等式的可行解问题,并通过线性矩阵不等式的方法给出可靠保性能控制算法的充分条件,采用凸优化技术进行优化。通过实例仿真,证明该算法能够实现输出概率密度函数渐进追踪目标概率密度函数,并使随机分布系统的鲁棒性和稳定性有较好的改善。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2013年09期）
侯保林,马建伟[3]（2009）在《链式自动化弹仓的最优保性能控制算法》一文中研究指出链式自动化弹仓是某大口径自行榴弹炮弹药自动装填系统的关键部件。由于发射过程中弹筒内弹丸数目的变化,使得弹丸在弹仓内的定位控制问题,变成了一种参数不确定系统的控制问题。为了实现弹丸的精确到位,本文提出了一肿基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒控制算法,即最优保性能控制算法。首先建立了弹仓的刚体动力学方程,对4种不同负载情况下的动力学方程进行了线性化。然后,根据保性能控制的基本理论,把弹仓的动力学方程写成线性不确定系统的标准形式。用MATLAB的LMI工具箱获得了系统的最优状态反馈保性能控制规律,利用所获得的结果,对弹仓进行了受控动力学计算,结果表明该控制算法具有高的控制精度。(本文来源于《兵工学报》期刊2009年09期）
杨胜跃,樊晓平,年晓红,瞿志华,罗安[4]（2006）在《基于LMI方法的保性能迭代学习算法设计》一文中研究指出研究基于性能的迭代学习算法设计与优化问题．首先定义了迭代域二次型性能函数,然后针对线性离散系统给出了迭代域最优迭代学习算法；基于线性矩阵不等式(LMI)方法,针对不确定线性离散系统给出了保性能迭代学习算法及其优化方法．对于这两类迭代学习算法,只要调整性能函数中的权系数矩阵,便可很好地调整迭代学习收敛速度．另外,保性能迭代学习算法设计及优化过程,可利用MATLAB工具箱很方便地求解．(本文来源于《自动化学报》期刊2006年04期）
保性能算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对随机分布系统采用数值优化算法设计的控制器不稳定的问题,研究了可靠保性能控制算法。该控制算法可实现将随机分布系统的值优化算法转换为线性矩阵不等式的可行解问题,并通过线性矩阵不等式的方法给出可靠保性能控制算法的充分条件,采用凸优化技术进行优化。通过实例仿真,证明该算法能够实现输出概率密度函数渐进追踪目标概率密度函数,并使随机分布系统的鲁棒性和稳定性有较好的改善。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
保性能算法论文参考文献
[1].王福忠,常琳杰.基于D-保性能控制的传感器硬件冗余度算法[J].控制工程.2013
[2].屈毅,郭宝龙,李阿红,贺争汉,王大为.随机分布系统可靠保性能控制算法的研究[J].计算机应用研究.2013
[3].侯保林,马建伟.链式自动化弹仓的最优保性能控制算法[J].兵工学报.2009
[4].杨胜跃,樊晓平,年晓红,瞿志华,罗安.基于LMI方法的保性能迭代学习算法设计[J].自动化学报.2006