LMI工具箱

线性矩阵不等式(LMI)和LMI技术已成为从控制工程到系统辨识和结构设计等领域强有力的设计工具。LMI控制工具箱实现了最先进的内部点LMI解算器。虽然这些求解器比经典的凸优化算法快得多,但应该记住,LMI计算的复杂度仍然高于求解Riccati方程的复杂度。例如,在今天的工作站上,有一千个设计变量的问题通常需要一个多小时。然而,LMI优化的研究仍然非常活跃,并且可以预期在未来会有实质性的加速。由于其有效的LMI“结构化”表示,LMI控制工具箱可以充分利用这些改进


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  4. Chaudhry,Afraz Mehmood;Arshad Uppal,Ali;Alsmadi,Yazan M.;Bhatti,Aamer Iqbal;Utkin,Vadim I.:地下煤气化能量转换过程的鲁棒多目标控制设计(2020年)
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  12. 孟,辛;翟,丁;付,朱木;谢向鹏:一类控制方向未知的切换非线性系统的自适应容错控制(2020)
  13. Nagamani,G.;Shafiya,M.;Soundararajan,G.;Prakash,Mani:基于LMI方法的分数阶延迟BAM神经网络的鲁棒状态估计(2020)
  14. Ping,Xubin;Yang,Sen;Ding,Baocang;Raïssi,Tarek;Li,Zhiwu:具有有界干扰和噪声的LPV系统基于观测器的输出反馈鲁棒MPC(2020)
  15. Thuan,Mai Viete;Sau,Nguyen Huu;Huyen,Nguyen Thi Thanh:不确定分数阶神经网络的有限时间(H_4;ifty)控制(2020)
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  17. 王世勤;郭振远;文世平;黄廷文:耦合延迟记忆反应扩散神经网络的全局同步(2020)
  18. 王玉晓;曹玉婷;郭振远;文世平:具有多比例时滞和脉冲的记忆递归神经网络的无源性和传递性(2020)
  19. 谢伟;何伟;吴伟林;张兰文:具有单输入输出延迟的线性时不变对象的切换控制器设计(2020)
  20. Yang,Yang;Meng,Qing;Yue,Dong;Zhang,Tengfei;Zhao,Bo;Hou,Xiaolei:DoS攻击下网络化非仿射非线性系统基于观测器的非线性增益递归滑模自适应安全控制。(2020年)

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