导读:本文包含了随机切换论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:超强台风,强热带风暴,东南方向,中央气象台,阵雨,周渊,温带气旋,浙江省舟山市,阵风,度越
随机切换论文文献综述
周渊[1]（2019）在《超强台风“玲玲”外围影响上海》一文中研究指出本报讯（周渊）今年第13号台风“玲玲”生成后迅速增强，于昨天10时增强为超强台风级。来势汹汹的“玲玲”究竟会对上海造成什么影响？从气象部门了解到，预计今天24时前后，“玲玲”将沿东经124度到126度越过上海同纬度北上。受其影响，今天上海风云多变(本文来源于《文汇报》期刊2019-09-06）
王海萍,崔家峰[2]（2019）在《带Markov切换的奇异随机系统的随机稳定性》一文中研究指出利用随机分析学和Lyapunov随机稳定理论,构造参数依赖的Lyapunov函数,以线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities, LMIs)的形式建立了带Marko链的奇异随机微分方程的随机稳定的充分条件,所得结果丰富并补充了奇异微分方程的相关理论.(本文来源于《兰州工业学院学报》期刊2019年04期）
叶志勇,王泽权,唐朝君,匡艳[3]（2019）在《基于离散时间观测带有马尔可夫切换的随机网络系统的反馈控制》一文中研究指出研究了基于离散时间观察带有马尔可夫切换的随机网络系统的一致性控制问题,其中一致性协议是由局部相对位置设计的。通过选取适当的李雅普诺夫函数,利用伊藤公式、线性矩阵不等式、Gronwall不等式等方法进行研究和计算,从而得到基于离散时间观察带有马尔可夫切换型的网络系统稳定的条件。最后,给出了仿真结果,验证了该协议的有效性。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年08期）
杜君花,吴晓丹[4]（2019）在《具有随机切换非线性的时滞神经网络的非脆弱状态估计》一文中研究指出探讨了带有随机切换非线性和混合时滞的不确定神经网络的非脆弱状态估计问题.首先,给出了所研究神经网络的数学模型;其次,基于有效信息设计非脆弱状态估计器,采用范数有界不确定性刻画了状态估计器增益矩阵的摄动现象;再次,基于Lyapunov稳定性定理给出了新的线性矩阵不等式描述的稳定性条件;最后,给出了仿真实验验证所提出的状态估计算法的可行性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年15期）
马莲芳[5]（2019）在《多源干扰切换随机系统复合抗干扰控制》一文中研究指出在实际系统中,干扰广泛的存在,对系统的控制精度会产生严重的影响。为了提高系统的控制精度,抗干扰控制成为一个热点话题。切换随机系统在轧钢、化工批处理、智能交通等领域中有着广泛的应用背景,因而受到了人们广泛的关注。本文研究了多源干扰切换随机系统的复合抗干扰控制问题,主要内容如下:1)研究了多源干扰切换随机系统的复合抗干扰自适应控制问题。系统中的多源干扰可以分为两类,一类是由外源系统生成的干扰,另一类是由参数化的非线性函数描述的,分别设计干扰观测器和自适应律进行估计,达到有效的消除干扰的目的。然后,将两类干扰的估计值引入到传统的反馈控制器中,形成了复合自适应抗干扰控制器,以此达到控制系统的目的。同时,利用多Lyapunov函数技术,给出了保证闭环系统均方指数稳定和满足加权H_∞性能的充分条件。最后,通过两个例子验证了所设计的复合抗干扰控制器的有效性。2)研究了多源干扰切换随机系统的复合抗干扰输出反馈跟踪控制问题。根据对系统的分析,设计了基于输出信息的干扰观测器和状态观测器,以达到抑制干扰的目的。基于干扰观测器和状态观测器的输出,构造了复合抗干扰输出反馈跟踪控制器。在多Lyapunov函数框架下,利用模式依赖平均驻留时间方法设计了切换信号,得到了闭环系统满足均方指数稳定和加权H_∞跟踪控制性能的充分条件。通过数值算例验证了结论的有效性。3)研究了多源干扰切换随机时滞系统在模式依赖平均驻留时间切换下的复合抗干扰反馈无源化问题。系统的干扰包括两类:一类是由外源系统生成的干扰,另一类是满足范数向量有界条件的干扰。通过所设计的干扰观测器对外源系统所描述的干扰进行估计,然后构造基于干扰观测器的状态控制器保证闭环系统是无源的。进一步,通过线性矩阵不等式方法,给出了控制器和观测器增益可解的条件。最后,通过数值算例和在PWM驱动升压变换器中的应用实例,验证了本部分设计方法的有效性。(本文来源于《曲阜师范大学》期刊2019-06-12）
王刚[6]（2019）在《一类随机切换系统的稳定性分析》一文中研究指出随机切换系统作为一类重要的混杂系统,由一族子系统与随机切换规则共同组成。基于某一随机切换规则,一个子系统将在某个随机的时刻被激活。系统的稳定性与稳定化控制一直是随机切换系统研究的重要方向之一,其相关研究成果在网络通信、交通运输、电路系统等众多领域都有着广泛的应用。本文针对一类具有Markov性的随机切换规则的随机系统,研究了系统的p阶矩稳定性,指数稳定性,输入状态稳定性与积分输入状态稳定性。首先,讨论了 Markov切换规则下非线性随机系统的输入状态稳定性。其次,考虑了 Markov切换规则下随机时滞系统的输入状态稳定性与积分输入状态稳定性。最后,分析了 Semi-Markov链的相关性质,并证明了一类由Semi-Markov链驱动的线性随机微分系统的稳定性。本文的主要内容总结如下:第1章,阐述了切换随机系统、Markov切换规则下的随机系统、Semi-Markov切换规则下的随机系统的研究背景与意义;介绍了Markov切换规则下的随机系统与Semi-Markov切换规则下的随机系统稳定性的国内外研究现状;最后对本文的框架和主要内容进行了梳理。第2章,研究了Markov切换规则下具有外部输入的非线性随机切换系统的输入状态稳定性。借助一类Markov链遍历性的定义与Lyapunov函数方法,讨论了在外部输入量影响下切换系统状态的有界性,并得出了Markov切换规则下非线性随机微分系统的输入状态稳定性。第3章,假定切换系统的稳定性时变,通过使用比较定理和Lyapunov-Krasovskii函数方法,研究了 Markov切换规则下随机时滞系统的输入状态与积分输入状态稳定性。第4章,根据Semi-Markov的不可约性,以及Markov链的耦合特性得到嵌入链的平稳分布,推出Semi-Markov链的平稳分布。并借助Semi-Markov链的平稳分布、强大数定律,证明了线性随机系统的几乎处处指数稳定。同时,还研究了p阶矩意义下线性随机系统的矩稳定性。第5章,对本文的研究成果进行了总结与梳理。.同时,针对本文研究中存在的欠缺之处,提出了未来的研究规划与展望。(本文来源于《安徽工程大学》期刊2019-06-10）
张晨阳[7]（2019）在《随机切换非线性系统的故障诊断研究》一文中研究指出本文研究了一类随机切换非线性系统的故障检测和故障估计问题,提出不同的滤波方法对系统进行状态估计且取得较好的效果,并以此为依据构造残差信号判断是否发生故障,并对故障幅值进行估计。主要工作如下:首先,研究了随机切换非线性系统的基本概念,包括:切换规则与子系统状态空间方程。不同时刻,运行其中某个子系统。随着时间进行,不同子系统之间按切换规则进行随机切换,每个子系统通过非线性状态空间模型描述。之后,研究了故障诊断有关的知识,其中基于解析模型的方法是主要研究重点。其次,研究了传统卡尔曼滤波相关理论,并且针对其存在的问题与局限性,研究了平方根无迹卡尔曼滤波(Square Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)与平方根容积卡尔曼滤波(Square Root Cubature Kalman Filter,SRCKF)方法,使其可以实现对非线性系统的状态估计。针对随机切换非线性系统不能确定何时运行哪个子系统的问题,为了减少问题复杂度,研究交互式多模型算法(Interactive Multiple Model,IMM)改进SRUKF及SRCKF,提出了交互式平方根无迹卡尔曼算法(IMM-SRUKF)及交互式平方根容积卡尔曼算法(IMM-SRCKF)对系统实现状态估计,该算法可以能够得到较准确的系统状态估计结果,还可以减少直接对随机切换非线性系统进行滤波的复杂度。根据滤波结果对随机切换非线性系统进行故障诊断,能够较为准确的检测到故障发生和估计出故障幅值。之后,通过仿真对两种算法优劣进行了比较。最后,因为卡尔曼滤波对非线性非高斯系统滤波效果较差,所以,针对这种限制条件,又研究了粒子滤波(Particle Filter,PF)方法,该方法可以对非高斯非线性系统取得较好的效果。针对传统PF存在采集粒子数目众多及粒子退化等问题,引入无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)与PF结合,提出了无迹粒子滤波算法(Unscented Particle Filter,UPF),该方法优化重要性密度函数的选取,减少采样点的数量,减少了计算复杂度。接下来针对随机切换非线性系统滤波存在的问题,利用IMM改进UPF算法,提出了IMM-UPF滤波算法,并可以获得较好的状态估计结果。在此基础上对处于非高斯噪声下的系统进行故障诊断,可以较为准确的检测到故障发生和估计出故障幅值。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
毕莹[8]（2019）在《基于神经网络的切换不确定随机非线性系统的自适应控制》一文中研究指出近年来,随着科技、社会经济以及文化的发展,切换控制技术和切换系统理论的应用比以往更加广泛。切换随机非线性系统的控制问题更是近年来切换系统研究的热点。本文针对切换随机非线性换系统,结合Backstepping方法,自适应神经网络控制技术以及平均驻留时间方法,研究控制器的设计方法及闭环系统的有界性问题。本文的主要工作概括如下:1.针对一类完全未知非线性非严格切换随机非线性系统,本文提出了一种新的基于神经网络的自适应跟踪控制器设计方法。在设计过程中,利用径向基函数(RBF)神经网络(NNS)的通用逼近能力来识别未知的非线性函数,并采用可变分离技术来克服非严格反馈结构带来的设计困难。最突出的新颖之处在于,各子系统的李雅普诺夫函数是通过灵活地利用各子系统控制函数的上界和下界来构造的。此外,通过结合平均驻留时间(ADT)方案和自适应反推设计,提出了一个有效的自适应神经状态控制器设计算法,使得闭环系统的所有切换信号是一致最终有界(SGUUB),并且跟踪误差最终收敛到原点的一个小邻域内。最后,通过仿真实例验证了该控制方案的有效性。2.针对一类带有输入饱和的非严格反馈随机非线性切换系统,构造了一种新的自适应神经跟踪控制器。在设计过程中,引入了辅助信号,解决了输入饱和带来的设计困难,采用可变分离技术解决了非严格反馈结构带来的设计问题,并通过Backstepping技术构造了共同李雅普诺夫函数。稳定性分析证明了闭环系统的所有信号都是一致有界的,并且跟踪误差收敛于原点附近的一个小邻域。最后,通过仿真实例验证了该控制方案的有效性。(本文来源于《渤海大学》期刊2019-06-01）
王智明[9]（2019）在《基于随机偏移和零交集偏移的匿名区域切换算法》一文中研究指出近年来,LBS技术迅猛发展,渗透着我们生活的方方面面,与此同时个人位置隐私安全也成为一个不容忽视的社会问题。通过对普通匿名区域生成算法改进,提出了匿名区域偏移切换算法与匿名区域零交集偏移切换算法。匿名区域偏移切换算法对普通匿名区域生成算法产生的匿名区域进行偏移,偏移与用户分布情况有关,具有随机性。匿名区域零交集偏移切换算法则对匿名区域偏移切换算法中匿名区域的偏移量作进一步要求,使得切换前、后的匿名区域无交集,进一步提升抵御攻击能力。经过实验验证,两种改进算法在抵御攻击的能力和提升匿名区域切换的成功率方面有良好表现。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
程铭,谢红梅[10]（2019）在《污染环境中具有Markov切换的随机互惠叁种群生存分析》一文中研究指出研究污染环境下受到毒素和双重噪声(白噪声和有色噪声)作用的随机系统,建立污染环境中具有Markov切换的随机互惠叁种群模型。利用随机微分方程相关理论和分析方法,考虑系统同时受到白噪声、有色噪声、毒素浓度及种群间相互作用因素对种群生存状态的影响,得到随机互惠叁种群系统中各种群趋于灭绝、随机非平均持久、随机弱平均持久和随机强平均持久的充分条件。数值模拟验证了理论结果的正确性。(本文来源于《黑龙江大学自然科学学报》期刊2019年02期）
随机切换论文开题报告
（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：
利用随机分析学和Lyapunov随机稳定理论,构造参数依赖的Lyapunov函数,以线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequalities, LMIs)的形式建立了带Marko链的奇异随机微分方程的随机稳定的充分条件,所得结果丰富并补充了奇异微分方程的相关理论.
（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。
随机切换论文参考文献
[1].周渊.超强台风“玲玲”外围影响上海[N].文汇报.2019
[2].王海萍,崔家峰.带Markov切换的奇异随机系统的随机稳定性[J].兰州工业学院学报.2019
[3].叶志勇,王泽权,唐朝君,匡艳.基于离散时间观测带有马尔可夫切换的随机网络系统的反馈控制[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[4].杜君花,吴晓丹.具有随机切换非线性的时滞神经网络的非脆弱状态估计[J].数学的实践与认识.2019
[5].马莲芳.多源干扰切换随机系统复合抗干扰控制[D].曲阜师范大学.2019
[6].王刚.一类随机切换系统的稳定性分析[D].安徽工程大学.2019
[7].张晨阳.随机切换非线性系统的故障诊断研究[D].江南大学.2019
[8].毕莹.基于神经网络的切换不确定随机非线性系统的自适应控制[D].渤海大学.2019
[9].王智明.基于随机偏移和零交集偏移的匿名区域切换算法[J].贵州大学学报(自然科学版).2019
[10].程铭,谢红梅.污染环境中具有Markov切换的随机互惠叁种群生存分析[J].黑龙江大学自然科学学报.2019