研究了带有预见信息的线性离散时间系统的状态观测器,并将其应用到预见控制系统.为了满足设计观测器的需要,首先导出了包含可预见的目标值信号和干扰信号的扩大误差系统,并由此得到最优预见控制器.在设计状态观测器时,通过改写输出方程充分利用了可预见的目标值信号和干扰信号.设计的状态观测器针对原系统是全维观测器,而针对扩大误差系统则是降维观测器.最后通过数值仿真证明了所设计的状态观测器的有效性.
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现代控制理论，刘豹，唐万生，第3版
第6章最优控制
研究生专业课“最优控制”
答案-精装版
步骤详实
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为了改进模糊C均值聚类(FCM)算法对初始聚类中心敏感、抗噪性能较差、运算量大的问题,提出一种新的基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割方法(ACOAFCM)。首先,该方法利用改进的蚁群算法确定初始聚类中心,作为FCM初始参数,克服FCM算法对初始聚类中心的敏感;其次,采用自适应中值滤波抑制图像噪声干扰,增强算法的鲁棒性;最后,用直方图特征空间优化FCM目标函数,对图像进行分割,减少运算量。实验结果表明,该方法克服了FCM算法对初始聚类中心的依赖,抗噪能力强,收敛速度快,分割精度高。
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