控制系統(tǒng)中的動態(tài)量化算法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)越來越大范圍的應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)中所存在的問題也日漸成為了研究的熱點。本文研究了在網(wǎng)絡(luò)帶寬受到限制的情況下，動態(tài)量化算法對系統(tǒng)穩(wěn)定性以及性能的影響。
　　 首先選取一類帶有有界噪聲的線性系統(tǒng)作為研究對象，制定相應(yīng)的動態(tài)量化算法降低其量化誤差。在此基礎(chǔ)之上，提出了量化性能最優(yōu)化的問題，并將該最優(yōu)量化算法的設(shè)計問題歸結(jié)成求解一個最優(yōu)化方程；且進一步，給出了最優(yōu)量化性能的上下界。由于最優(yōu)量化算法的求取十分困難，所以

2、本文提出一種次優(yōu)量化算法，并通過仿真驗證表明該算法的性能十分接近最優(yōu)量化性能的上界、即其與最優(yōu)量化算法的性能相近。
　　 隨后文章還研究了一類非線性前饋系統(tǒng)的動態(tài)量化算法，并且分析了該類算法對其穩(wěn)定性的影響。在之前已有的研究成果當(dāng)中，學(xué)者們提出了在局部利普希茨條件下用n-bit，以及在全局利普希茨條件下用1-bit鎮(zhèn)定n維系統(tǒng)的動態(tài)量化算法。本文的研究則是將全局利普希茨條件下的1-bit動態(tài)量化算法推廣至局部利普希茨條件下。通過