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國立臺灣海洋大學 輪機工程學系 古忠傑所指導 陳冠瑋的 針對線性參數時變隨機系統之觀測控制器設計 (2019),提出INFINITY KOSE關鍵因素是什麼,來自於觀測控制、抗雜訊控制理論、線性參數時變 (LPV) 系統、投影引理、乘積式雜訊、區間時變延遲、線性矩陣不等式 (LMI)、增益補償 (GS) 控制理論。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 輪機工程學系 古忠傑所指導 徐知遠的 透過積分式李阿普諾夫方程式探討線性參數時變隨機系統之延遲相依穩定性 (2017),提出因為有 線性隨機系統、線性矩陣不等式、時變延遲、跌代線性矩陣不等式、增益規劃控制、乘積式雜訊的重點而找出了 INFINITY KOSE的解答。

最後網站Analytic Number Theory: Proceedings of a Conference Held at ...則補充:... indices k for which qk+1-qk * tn” qk < n, when tn tends to infinity together with n. ... so that for all k > kose) l i (3.5) ak+1-ak < (lte)t, (1– #".

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針對線性參數時變隨機系統之觀測控制器設計

為了解決INFINITY KOSE的問題,作者陳冠瑋 這樣論述:

本論文主要探討線性參數時變隨機系統之觀測控制器設計之問題。由於線性參數時變模型可針對線性時變系統或非線性系統進行有效且完整的建模,因此在控制領域中,此一模型技術被多數的學者和專家認同具有相當廣泛的應用性,故本論文針對此模型發展一系列控制器的設計法則。為解決真實系統中的隨機行為影響,藉由增加一乘積式雜訊項於線性參數時變 (LPV) 系統中,以延伸探討隨機系統問題;同時,真實系統中亦因環境因素而導致某些訊號無法量測而無法獲得,故本論文針對線性參數時變隨機系統發展一套觀測控制方法。對於穩定性分析條件中,本論文應用了李亞普諾夫 (Lyapunov) 方程式得到所需的充分條件,並且額外延伸投影定理來發

展出一轉換引理,將推導之條件轉換為線性矩陣不等式 (LMI),以僅需一個步驟透過凸優化演算法計算出控制器及觀測器增益,經由得到的控制器及觀測器增益以建立出觀測回授控制器,以使線性參數時變隨機系統達成均方根漸近穩定。為了廣泛討論系統控制問題,真實系統中的外界雜訊(External Disturbance) 及時變延遲 (Time-Varying Delay) 效應也被同時探討於本論文中;對於外部效應,運用 H-infinity 控制技術來探討外部雜訊對系統之影響,當系統遭受外來干擾影響時,同時抑制干擾效應,以保證出抗雜訊效能;對於延遲系統, Lyapunov-Krasovskii 函數被用來推導

出充分條件,藉所推導出之條件則可保證時變延遲系統的強健穩定,最後分別藉由一個真實系統來模擬驗證所提出的控制器設計方法的實用性。

透過積分式李阿普諾夫方程式探討線性參數時變隨機系統之延遲相依穩定性

為了解決INFINITY KOSE的問題,作者徐知遠 這樣論述:

在本篇論文中,討論了有關具時變相依之線性參數時變(LPV)隨機系統的穩定性分析及控制器設計問題。在LPV隨機系統裡,乘積式雜訊被用來代表系統的隨機行為。透過考慮時間延遲現象,始所提出系統更接近真實環境狀況。對於穩定的問題,該控制器使用了增益調度設計技術,以確保系統的穩定性。為了討論系統的穩定性,透過積分式李阿普諾夫方程式(Lyapunov)和伊藤公式(Itô formula),可得到所需的穩定性充分條件。為了使用凸優化演算法,將論文中之穩定條件皆轉換為線性矩陣不等式(LMI)的形式。透過本文中提出之控制器設計方法,求解控制器,可保證船舶延遲式平衡翼穩定器隨機系統達成方均根穩定。