利用多Lyapunov函数方法，本文研究了一类切换线性系统的状态跟踪无扰切换控制问题.首先，刻画了控制信号在切换时刻处的抖振***水平.其次，通过控制器与切换律的同时设计，实现了系统的状态跟踪和控制信号抖振***.后，将所提出的状态跟踪无扰切换控制策略应用于一个涡扇航空发动机模型的控制设计上，说明了所提出方法的有效性.
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针对退化发动机加速性能下降的现象，提出一种变喘振裕度约束的模型预测控制方法。通过分析退化发动机在加速过程中的工作特点，将加速过程分为三个阶段，在不同阶段采取不同的喘振裕度约束。鉴于模型预测控制能够显式处理约束、采用在线滚动优化来获取控制输入，采取模型预测控制方法，并采用具有较高实时性的交替方向乘子法求解优化问题，德龙发动机计量单元供货商，实现了退化发动机加速性能的***。数字结果表明，采用本文所提出的加速性能***控制方法后，相比退化发动机，加速过程中所耗费的时间减小了35%以上。
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K均值聚类算法是聚类领域的方法之一，然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类，德龙发动机计量单元批发，忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响，导致聚类边缘样本容易被误聚类，德龙发动机计量单元供应商，且算法易局部收敛，聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足，本文提出了似然K均值聚类算法，对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息，分别计算样本属于某一聚类的似然概率，能够有效提高聚类准确率。本文首先在人造数据集和基准数据集验证了似然K均值聚类算法的优越性，然后将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别，验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。
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