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时滞系统广泛存在于工业过程、通信网络、机器人控制等领域，其状态估计面临信息异步性、估计偏差和相关性未知等挑战。协方差交叉（Covariance Intersection, CI）融合估计作为一种有效的信息融合方法，在处理具有未知相关性的多源信息时展现出独特优势。本文针对时滞系统，研究了协方差交叉融合估计方法，通过时间对齐、时滞补偿等技术，解决了时滞数据的处理和多源异步信息的融合问题，提高了状态估计
直流电机因其调速性能优异、响应速度快等特点，在工业控制、电动汽车、机器人等领域有着广泛应用。然而，传统PID控制存在参数固定、难以应对非线性及环境扰动等问题。模糊PID控制虽通过引入模糊逻辑实现了参数自适应调整，但在复杂场景下仍面临规则库构建与参数优化的难题。本文将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）引入直流电机模糊PID控制系统中，利用其全局寻优能力对模糊PI
孤岛运行模式下的微电网摆脱了大电网的电压和频率支撑，分布式电源输出阻抗差异、线路参数不匹配、负荷波动等问题，极易造成系统无功功率分配不均、电压偏移及频率波动，严重影响微电网运行稳定性与供电质量。针对传统虚拟阻抗控制无功均分精度有限、系统阻尼适配性差，且无功优化后易引发电压、频率跌落的问题，本文提出基于一致性理论改进的自适应虚拟阻抗控制策略，并设计分布式二次电压与频率补偿控制方案。首先依托多智能体一
本文聚焦于非平稳重复过程的参数辨识与跟踪问题，提出一种基于具备动态优化能力（DOP）的粒子群算法的解决方案。该算法能够实时跟踪非平稳重复过程的参数变化，当控制器增益被定义为待跟踪参数的已知函数时，可在运行过程中重新整定这些增益。通过设置标志位，可快速切换不同系统配置与粒子群更新规则。本方案受“即插式直接粒子群重复控制器”启发，适用于重复过程参数辨识、迭代学习估计、动态优化问题以及基于种群的进化优化
本文研究的串联型谐振DAB变换器是在传统双有源全桥拓扑基础上引入谐振支路优化得到的新型隔离双向变换拓扑，兼顾了传统DAB拓扑的双向功率流动、电气隔离、软开关特性，同时通过谐振单元优化功率传输特性，降低开关损耗与电流应力。该模型核心创新点在于摒弃了传统控制方案必需的输出电流采样传感器，基于模型预测控制算法实现无电流传感闭环控制，突破了传感器硬件带来的系统局限。
大气数据）的状态信息，并依据预设的控制律进行计算，生成精确的控制指令。飞控计算机研制过程中，半实物仿真是必不可少的甚至是唯一有效的测试验证手段，它对提高飞控系统设计质量，降低研制成本，缩短研制周期等具有机器重要的作用。飞控半实物仿真测试系统是现代航空工业的核心测试验证手段，它贯穿于飞机从设计、集成、验证到运营维护的全生命周期，支撑着多维度、多层级的关键业务功能。中的模型文件以及生成的代码文件导入，
本次精心编写的代码实现了对上述三种模型预测控制策略在单输入单输出系统中的全面对比分析。具体而言，代码着重考察了它们在面对给定参考信号时的跟踪性能。在控制系统中，准确跟踪参考信号是衡量控制器性能的关键指标之一，它直接关系到系统能否按照预期的目标稳定、精确地运行。为了科学、客观地评估这三种控制策略的跟踪性能，我们采用了对比闭环响应的方法。闭环响应能够全面反映系统在控制器作用下的动态特性，包括响应速度、
支持向量机
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