离散控制Matlab代码通过屏障功能进行随机控制和验证
该存储库包含论文“通过障碍函数对随机系统的有限时间安全性进行验证和控制”（CCTA
2019）和“有限函数随机系统验证和控制的障碍函数方法”中的案例研究代码（提交中）
）
作者：塞萨尔·桑托约（Cesar
Santoyo）
电子邮件：
如有任何疑问，请通过上述电子邮件给作者发送电子邮件。
所需软件：
的MATLAB
SOSTOOLS（）
SDPT3（）
注意：这些案例研究是使用MATLAB
2018构造的。此外，还需要符号工具箱。
可以在没有符号工具箱的情况下执行代码（有关详细信息，请参见SOSTOOLs手册）。
案例研究1：
cs1_main.m：
运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。
上面提到了所需的工具箱。
您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。
此案例研究是针对一维随机动力学的。
案例研究2：
cs2_main.m：
运行该文件将运行用于产生本文结果的算法。
上面提到了所需的工具箱。
您可以单独运行各个依赖项，以便更仔细地查看相应的结果。
这些结果是针对二维随机动力学的。
案例3：
cs3_main.m
2023-03-07 15:33:59
26KB
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具有Markovian切换和通常不确定的跃迁速率的随机系统的无源性和钝化
2021-12-09 21:19:13
354KB
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吉布斯采样matlab代码随机系统仿真方法
通过使用Matlab编程可以完成八个项目。
1.第一个项目的主题是概率概念和数据表示。
2.第二个项目的主题是自举置信区间和accetp-reject抽样。
3.第三个项目的主题是不同分布下的统计测试。
4.第四个项目的主题是蒙特卡洛模拟和经验分布函数。
5.第五个项目的主题是非均匀泊松过程和离散事件。
6.第六个项目的主题是alpha稳定分布和Chambers-Mallows-Stuck方法。
7.第七个项目的主题是贝叶斯迭代学习过程，期望最大化算法，多元高斯分布和K-means聚类方法。
8，第八个项目的主题是MCMC，吉布斯采样，模拟退火和Schwefel函数。
计算机网络概论
1.
Unix套接字编程是通过在Ubuntu环境中使用C语言完成的。
2，该项目实现了计算卸载模型，其中单个客户端将一些计算卸载到边缘服务器，然后边缘服务器将负载分配到2个后端服务器上。
然后，面向客户端的服务器从后端收集结果，并将结果以所需的格式传达给客户端。
未经我的许可，请勿使用或分发代码。
2021-10-17 20:13:55
22.23MB
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长期以来，关于随机动态系统的故障诊断和容错控制的研究一直是控制理论和应用的重要领域之一。随机控制系统故障诊断的目标是建立有效的故障估计算法以使残差信号方差最小。这种方法仅适用于高斯型残差或者具有对称分布的概率密度函数的残差。然而，对非高斯残差而言，仅使用残差信号的方差不能够全面表示残差的不确定性。针对非高斯随机动态控制系统提出了新的故障诊断和容错控制算法，以使故障诊断中残差信号的熵极小化，同时极小化故障状态下闭环控制系统跟踪误差的熵。
2021-09-22 14:08:46
467KB
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针对一类离散时间随机问题，提出了一种新的优雅的抗干扰控制策略。 系统受到两种干扰。 一个用部分已知的信息表示干扰。 这其他是外部随机环境干扰。 随机扰动观测器可以单独构造从控制器设计中估计出第一类干扰。 基于随机干扰观测器的小说提出了一种优雅的抗干扰控制方案，以提高离散时间随机干扰的抗干扰能力。 具有已知和未知非线性动力学的系统。 给出了一个仿真示例来演示与以前的方案相比，该方法的有效性。
2021-02-26 15:05:41
158KB
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