陈为胜
- 作品数：72 被引量：114H指数：6
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学电气工程更多>>
- 非线性关联系统自适应神经网络输出反馈分散控制被引量：2
- 2008年
- 针对一类带有完全未知关联项的非线性大系统,提出一种自适应神经网络输出反馈分散控制方法.采用神经网络逼近未知的关联项,因此对关联项常做的假设如匹配条件,被上界函数所界定等不再要求.在神经元输入中采用参考信号取代关联信号,从而成功地避免了对关联信号的微分.保证了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,证明了跟踪误差收敛于一个包含原点的小残集.
- 陈为胜李俊民陈国培
- 关键词：神经网络
- 一种基于二阶线性系统时变耦合复杂动态网络模型的控制器
- 本发明属于复杂动态网络技术领域，公开了一种含有向时变拓扑的二阶复杂动态网络同步控制方法，给出了在该种拓扑下，实现复杂网络状态同步的一个充分条件。合作有向生成树拓扑是一种时变拓扑，该拓扑允许网络中的节点在任何时刻都不连通，...
- 闫丽戴浩房新鹏李晨西陈为胜
- 文献传递
- 基于区域预测的LiDAR点云数据形态学滤波方法
- 本发明涉及基于区域预测的LiDAR点云数据形态学滤波方法。方法包括以下步骤：步骤一，构建滤波初始表面模型；步骤二，去除初始表面模型的粗差点，得到滤波表面模型；步骤三，对滤波表面模型进行分块：步骤四，滤波处理。本发明的方法...
- 苗启广宋建锋郭雪许鹏飞陈为胜宣贺君刘如意张萌
- 文献传递
- 非线性时滞大系统自适应神经网络分散控制被引量：14
- 2006年
- 针对一类未知非线性时滞关联大系统,提出一种自适应神经网络分散跟踪控制方案.采用神经网络逼近各子系统内部的非线性函数和关联项中的时滞非线性函数;利用占有方法处理时滞项,采用B ackstepp ing技术设计分散控制律和参数自适应律.基于Lyapunov-K rasov isk ii泛函证明了闭环大系统所有信号半全局一致最终有界.通过调节设计参数和增加神经元个数,可以实现任意输出跟踪精度.实例仿真说明了该方案的可行性.
- 陈为胜李俊民
- 关键词：时滞大系统神经网络分散控制BACKSTEPPING
- 基于模糊逼近的一类不确定非线性系统的容错控制被引量：1
- 2011年
- 针对一类不确定非线性系统,提出了一种模糊容错控制方案.采用模糊T-S模型来逼近非线性系统,由线性矩阵不等式设计模糊模型的控制律.构建了模糊逻辑系统作为补偿器来抵消对非线性系统的建模误差和因故障引起的不确定性,并证明了闭环系统能够满足期望的跟踪性能.仿真实例表明了所提出容错控制方案的有效性.
- 杜贞斌陈为胜王培进宋宜斌
- 关键词：模糊T-S模型模糊逻辑系统容错控制非线性系统
- 非线性时滞系统状态反馈跟踪控制(英文)被引量：1
- 2006年
- 针对一类严格反馈非线性时滞系统,采用反推(backstepping)技术,提出了一种状态反馈跟踪控制器的设计方案.采用占有(domination)方法处理系统的非线性时滞函数.在系统非线性函数满足Lipschitz条件的假设下,实现对给定参考信号的全局渐近跟踪,并保证了闭环系统所有信号一致有界.通过构建一个Lyapunov-Krasoviskii泛函,证明了闭环系统的稳定性.最后,通过一个仿真实例说明了所提方案的可行性.
- 陈为胜李俊民
- 关键词：非线性时滞系统跟踪控制
- 通过簇平均实现无线传感器网络平均时钟同步的方法
- 本发明提出了一种通过簇平均实现无线传感器网络平均时钟同步的方法。其实现步骤是：(1)把无线传感器网络划分成互连相交的若干簇；(2)利用发报机向物理信道广播一次同步信令，簇内节点分别记录各自接到信令的本地时间；(3)簇内节...
- 焦李成吴建设丁冉冉陈为胜尚荣华韩红吴家骥戚玉涛于昕
- 文献传递
- 如何确定自适应神经网络跟踪控制中的逼近域
- 针对自适应神经网络跟踪控制问题，提出了一种确定逼近域的方法。参考信号取代未知非线性函数中的系统输出信号，因此神经网络用于逼近以参考信号为输入的未知不确定项。这使得设计者可以利用参考信号的界预先确定神经网络逼近域的范围。此...
- 陈为胜李俊民
- 关键词：自适应神经网络跟踪控制非线性函数闭环系统
- 文献传递
- 一种分布式电网频率同步及有功功率分配控制方法
- 本发明属于电网载波技术领域，公开了一种分布式电网频率同步及有功功率分配控制方法，给出了实现分布式电网频率同步及有功功率合理分配的一个充分条件。分布式电网由发电节点和负载节点组成，其中发电节点包含可控的火力发电节点和不可控...
- 戴浩闫丽陈为胜房新鹏李晨西
- 文献传递
- 全局自适应神经网络跟踪控制及逼近域确定被引量：3
- 2009年
- 针对自适应神经网络跟踪控制问题,提出一种确定逼近域的方法.采用参考信号取代未知非线性函数中的系统输出,神经网络用于逼近以参考信号为输入的未知不确定项.可以利用参考信号的界预先确定神经网络逼近域,再采用自适应鲁棒方法处理由于函数输入置换所引起的另一类不确定项.所得到的闭环系统是全局稳定的.仿真实例说明了该控制方法的有效性.
- 陈为胜李俊民
- 关键词：自适应神经网络跟踪控制
