autolisp函数,vl函数,VLA-GET函数,VLA-PUT函数
2022-04-21 21:13:13 1.76MB VLISP函数
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ObjectArx二次开发多个封装的函数汇总,可以帮助有效进行cad的二次开发,学习arx算法,可以帮助新手对ObjectArx二次开发的了解,包含了很多常用的二次开发方法和说明等
2022-04-12 10:31:49 395KB ObjectArx
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一、用状态变量设计模型参考自适应控制律 设模型的状态方程为 �Xm = Am Xm + Bm r (3 .3 1) 式中 Xm 为 n维状态向量 , r为 m 维输入向量 , Am 为 n× n稳定矩阵 , Bm 为 n× m矩阵。 控制对象的状态方程为 �Xp = Ap ( t) Xp + Bp ( t) u (3 .3 2) 图 3. 3 1 模型参考自适应控制图 式中 Xp 为 n维状态向量 , u为 m维控制向 量 , Ap ( t) 为 n× n 矩阵 , Bp ( t) 为 n× m 矩阵。 一般自适应控制系统采用如图3 .3 1 所示的前馈控制加反馈控制。 从图 3 .3 1 可得 u = K( t) r + F( t) Xp (3 .3 3) 将式 (3 .3 3 ) 代入式 ( 3 .3 2) 得 �Xp = [ Ap ( t) + Bp ( t) F( t) ] Xp + Bp ( t) K( t) r (3 .3 4) 设 Ap ( t) + Bp ( t) F( t) = As ( t) Bp ( t) K( t) = Bs ( t) (3 .3 5) 图 3. 3 2 用状态方程描述的模型参考自适应系统 因 F( t) 与 K( t) 都是误差 e的函数。因此 As ( t) 和 Bs ( t)也与误差 e有关 ,则 As ( t) 和 Bs ( t) 可表示成 As ( t) = As ( e, t) , Bs ( t) = Bs ( e, t) (3 .3 6) 则式 (3 .3 4 ) 可表示成 �Xp = As ( e, t) Xp + Bs ( e, t) r 在上式中 Xp 用 Xs 表示 ,则 �Xs = As ( e, t) Xs + Bs ( e, t) r (3 .3 7) 式 (3 .3 7 ) 为可调系统 , Xs 就是可调系统 的状态向量。As ( e, t) 和 Bs ( e, t) 按照自适 应规律进行调整。系统如图 3 .3 2 所示。 按照超稳定性理论设计模型参考自适 应系统的步骤如下 : —85—
2022-04-10 12:01:15 3.21MB 陈新海 李言俊 周军
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很详实的matlab汇总,在这里面都有很仔细的介绍,不容错过
2022-03-16 16:17:42 124KB matlab函数
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用于图像质量评价,该代码是matlab版的
2022-03-04 21:58:17 863B 图像质量
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SQL常用函数汇总(比较详细)SQL常用函数汇总(比较详细)
2022-02-28 11:22:28 392KB SQL常用函数
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三、李雅普诺夫稳定性理论的应用 李雅普诺夫稳定性理论在系统稳定性分析和系统设计中得到较多的应用。下面讨论李雅 普诺夫第二方法在线性系统稳定性分析中的应用。 设系统的状态方程为 �X = AX ( 2 .1 15) 式中 X为 n维状态向量 ; A为 n× n维常数矩阵。选下列二次型函数为可能的李雅普诺夫函数 V ( X) = X T PX ( 2 .1 16) 式中 P为 n× n对称正定矩阵 ,求 V 对时间 t的导数 �V = dV d t = �X T PX + X T P�X = ( AX ) T PX + X T PAX = X T ( A T P + PA ) X ( 2 .1 17) 由于 V ( X ) 取正定 ,如果要使系统渐近稳定 ,必须使�V ( X ) 为负定 ,即要求 �V = - X T QX ( 2 .1 18) 式中 - Q = A T P + PA ( 2 .1 19) 因此使一个线性系统稳定的充分条件是 Q必须为正定。可先选取一个正定 Q阵 , 然后用式 (2 .1 18) 求解 P,再根据 P是否正定来判定系统的渐近稳定性。这比选一个正定的 P,再检查 Q阵是否也是正定要方便得多。P为正定是一个必要条件。为方便计 , Q阵常取为单位阵 I ,此时 P的元素可按下式确定 A T P + PA = - I ( 2 .1 20) 例 2 .1 1 设系统状态方程为 �X = AX 式中 —9—
2022-02-18 13:47:17 3.21MB 陈新海 李言俊 周军
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二、李雅普诺夫稳定性定理 李雅普诺夫第二方法又称李雅普诺夫直接法 ,应用这一方法可在不解微分方程的条件下 确定系统的稳定性 ,因此这一方法有很大的优越性。 对于由式 (2. 1 1 ) 描述的系统 �X = f ( X, t) (2 .1 1) 如果 f (0 , t) = 0 (2 .1 6) 则系统可能的平衡状态 Xe = 0 ,即为坐标原点 0。 为了分析系统的稳定性 ,李雅普诺夫引出一个虚构的能量函数 ,称为李雅普诺夫函数。分 析这一函数的性质 ,就可解析地分析系统的稳定性。下面讨论李雅普诺夫函数和李雅普诺夫稳 定性定理及其应用。 (一 ) 李雅普诺夫函数 图 2. 1 3 质量 阻尼器 弹簧系统 对于一个机械振动系统 ,如果系统的总能量随 着时间 t的增长而连续地减少 ,直到平衡状态为止 , 则系统是稳定的。在这种情况下 ,系统的总能量对时 间的导数是负的。为了说明问题 , 先举一个质量 阻 尼器 弹簧的机械系统例子 ,如图2 .1 3 所示。 系统的自由运动方程为 m̈y + f�y + ky = 0 (2 .1 7) 式中 m为物体的质量 ; y为物体的位移 ; f 为阻尼系 数 ; k为弹簧刚度。取状态变量为 x1 = y , x2 = �y ,则 可得系统状态方程 �X = 0 1 - k m - 1 f X (2 .1 8) 式中 X = [ x1 x2 ] T 。设系统静止时 y = 0 和�y = 0 ,即 x1 = 0 和 x2 = 0 , Xe = [ 0 0 ] T 为系 统静止状态或平衡状态。 系统含有两个贮能元件 :质量和弹簧。因此 ,系统的总能量等于贮存在质量中的动能和贮 存在弹簧中的势能之和 ,即 V ( X, t) = 1 2 mx 2 2 + 1 2 kx 2 1 (2 .1 9) 总能量 V ( X, t) 恒为正 ,即当 X≠ 0时 , V ( X, t) > 0。当 X = 0时 , V ( 0) = 0。V ( X , t) 称为李雅 普诺夫函数。 求 V ( X, t) 对时间 t的导数 dV d t = �V �x 1 �x1 + �V �x 2 �x2 = kx1�x 2 1 + mx2�x2 ( 2 .1 10) 由式 (2 .1 8 ) 可得 —7—
2022-02-18 09:26:43 3.21MB 陈新海 李言俊 周军
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tableau desktop 创建计算字段函数汇总,一个html文件以表格的形式汇总。
2022-01-24 10:04:53 59KB tableau
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Qt位置相关函数汇总实例,详情可参考博客:https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/122347854
2022-01-07 09:17:04 5KB qt c++
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