1) discrete adaptive control system
离散自适应控制系统
1.
he δ transform method is used to obtain the hydraulic discrete adaptive control system.
应用δ变换的方法，对液压系统进行离散化，并构成液压离散自适应控制系统，使当系统采样周期较小时，由于ｚ变换而产生的非最小相位系统变成为最小相位系统。
2) Adaptive control system
自适应控制系统
1.
Afterwards,using Lure-Postnikov Lyapunov function,a sufficient condition via linear matrix inequations was deduced,which guaranteed closed-loop switched system was bounded model reference adaptive control system.
首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件。
4) decentralized adaptive control
分散自适应控制
1.
A decentralized adaptive control method suitable for overlapping interconnected large scale systems is presented.
针对关联和有信息交迭的大系统，提出了一种分散自适应控制方法。
2.
The decentralized adaptive control for a class of time varing linear systems which are composited by interconnected subsystems is discussed.
本文提出对一种由互连子系统组合而成的线性时变系统的分散自适应控制算法。
3.
Moreover we set forth the current developing status about the decentralized adaptive control.
本论文研究了一类具有积分输入到状态稳定(iISS)逆动态非线性系统的分散自适应调节问题，主要包括以下内容： 第一章首先给出了自适应控制和鲁棒自适应控制概述，其次对非线性控制与稳定性理论进行了回顾，然后阐述了分散自适应控制的发展现状，最后指出了本文将要解决的主要问题。
5) adaptive signal control system
自适应信号控制系统
1.
In order to develop traffic flow forecast model that suit to adaptive signal control system.
为研究适合自适应信号控制系统的流量预测模型,利用ARIMA模型进行数据预处理的基础上,考虑高阶神经网络收敛速度慢及易陷入局部最小点的特点,通过在线调整学习率及引进动量法对其进行改进,得出基于ARIMA与改进的高阶神经网络的组合预测模型,试验表明预测的交通流量满足自适应信号控制系统实时在线多频优化的时间及精度要求。
6) ANFIS
自适应模糊控制系统
1.
According to partner selection under uncertain conditions, a multi-agent fuzzy Markov game controller was proposed based on adaptive neuron-fuzzy inference system (ANFIS), neural network and Markov game.
针对不确定条件下的伙伴选择决策问题,把自适应模糊控制系统理论及神经网络理论引入到Markov博弈中,提出一种基于多智能体的伙伴选择模糊控制模型。
补充资料：适应控制系统
| 适应控制系统 adaptive control systems 能在系统和环境的信息不完备的情况下改变自身特性来保持良好工作品质的控制系统。又称自适应控制系统。信息不完备表现为系统和环境的特性或其变化规律的不确定性。适应控制系统中采用有目的的搜索和试探等方法，通过对环境不断进行观测和对已有控制品质进行评价和分析，在采集和加工信息的基础上学习和改进关于环境特性的知识，减小不确定性，进而模仿工程师的设计过程，自动地调整系统的结构或参数，达到改善系统品质的目标。在大多数情况下，自适应过程必须依靠计算机来完成。适应性是生物机体的基本特性之一。无论是生物个体还是整个物种，都是依靠适应性在长期进化过程中逐渐形成各种灵活、完善的控制功能。生物的适应性可成为建立适应控制系统的原理和各种方法的借鉴。 20世纪50年代初产生的自寻最优系统和用巧妙反馈方式使系统能在较广范围内正常工作的条件反馈系统，是建造适应控制系统的最初尝试。到70年代，由于计算机的普遍使用和自动控制理论的进步，适应控制技术遂得到很大发展。微处理机的问世又使适应控制系统开始得到较为广泛的应用。适应控制系统的主要类型有：自校正调节器、模型参考适应控制系统、自镇定系统、自寻最优系统、自组织系统和学习控制系统等。 系统参数的变化可能使整个控制系统失去稳定性。这就推动了对适应控制系统的鲁棒性的研究。由于还没有一般的判据，在实际使用适应控制系统时，往往主要借助于人工智能技术来积累经验或进行逻辑判断。 自适应控制系统已在船舶驾驶、过程控制等方面取得了一些成功的应用。由于理论还不够完善，一般在完成设计后还需要用仿真技术进行最后的校验。 |
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参考词条