2) multivariable system
多变量系统
1.
Decentralized PID controllers for multivariable systems;
多变量系统分散PID控制器设计
2.
The relationship between μ and classical stability margins of the multivariable system is established by introducing the multiple perturbation matrix at the input node,then an evaluation diagram of μ and gain-phase margin for stability margins analysis is given.
提出了一种采用μ方法分析多变量飞控系统稳定裕度的新方法,并通过在回路中添加对角乘性摄动矩阵,建立了多变量系统鲁棒稳定裕度与经典的幅值-相角裕度之间的对应关系,给出了二者的对应关系图。
3.
The algorithm of maximum likelihood identification of single-variable systems in the frequency domain was extended to multivariable systems,and the new multivariable system identification is obtained using maximum likelihood method in the frequency domain.
在单变量频域极大似然辨识算法的基础之上,得出多变量系统的频域极大似然辨识算法,并且优化设计多正弦辨识输入信号。
3) multivariable systems
多变量系统
1.
Decoupling IMC for multivariable systems based on NLJ random search;
多变量系统解耦内模控制及其PID转化应用方法的研究
2.
High-order terminal sliding mode control of mismatched uncertain multivariable systems
非匹配不确定多变量系统高阶终端滑模控制
3.
Based on M sequence signal, a new approach for computing the norm L1(or L) upper bound of the modelling error matrix in complex multivariable systems isintroduced.
在频域中研究复杂多变量系统构模误差矩阵的估计问题，用Ｍ序列信号给出了构模误差矩阵Ｌ１（或Ｌ）范数上界的新估值。
4) multi-variable system
多变量系统
1.
This paper introduces a dynamic matrix control algorithms design in multi-variable system and their application to the basis weight and moisture in carton making ma-chines.
本文论述了多变量系统的动态矩阵控制算法的设计和它在板纸定量和水分控制中的应用。
2.
In the multi-variable system,there generally exist errors in the determination of independent variable number based on covariance matrix eigenvalues because of the nonuniformity in data space.
数据空间的不均匀性是导致基于样本协方差矩阵特征值的多变量系统独立变量数目判定误差的原因。
3.
The stimulation of the input signal, identifying closed loops of control system, and modeling of multi-variable systems were analyzed to meet the requirements of building thermal system model using on-line data.
基于现场数据建模需要对热工过程输入信号的可激励性、控制系统闭环可辨识性、多变量系统输入信号的无关性等进行判断。
6) MIMO system
多变量系统
1.
In this paper, a direct method of generalized predictive adaptive control forSISO system is extended to MIMO system.
本文把一种单交量系统广义预测自适应控制的直接方法推广到多变量系统中，对其闭环稳定性和收敛性作了分析，并通过一个仿真实例表明了该算法的有效性。
2.
This algorithm can decompose the PFC of an MIMO system into PFCs of several SISO systems, thus efficiently simplifying the parameter design and reducing the calculation load significantly.
提出一种新的多变量系统预测函数解耦控制(PFC)算法。
3.
A decentralized optimization DMC algorithm for MIMO systems is proposed.
提出一种多变量系统的分散优化动态矩阵控制 (DMC)算法 。
补充资料：多变量系统
具有多个输入量或输出量的系统。又称多输入多输出系统。同单变量系统相比，多变量系统的控制复杂得多。在多变量控制系统中，被控对象、测量元件、控制器和执行元件都可能具有一个以上的输入变量或一个以上的输出变量。例如汽轮机的蒸汽压力和转速控制，石油化工生产中精馏塔的塔顶温度和塔底温度控制，涡轮螺旋桨发动机转速和涡轮进气温度的控制等，都是多变量系统的控制问题。多变量系统不同于单变量系统，它的每个输出量通常都同时受到几个输入量的控制和影响，这种现象称为耦合或交叉影响。交叉影响的存在使多变量系统很可能成为一种条件稳定系统。例如，在调试或运行过程中若增益发生变化或某一元件（例如传感器）断开或失灵，就可能导致不稳定。这是多变量系统特有的问题。在多变量控制系统的设计中，对于交叉影响的处理，常采用两种方式：①通过引入适当的附加控制器，实现一个输入只控制一个输出，称为解耦控制（见解耦控制问题）；②协调各个输入和输出间的关系，使耦合的存在有利于改善系统的控制性能，称为协调控制。此外，也可采用其他形式的指标来设计多变量系统的控制器。（见线性系统理论）
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条