分段线性函数的状态模型

分段线性函数的表示方法讨论最多的有规范法和状态模型法。这些方法各有优缺点，但状态模型的覆盖范围比规范法要大，而其表达式的推导一般认为比较复杂。讨论了状态模型的建立方法，可以直接从分段线性函数求得。     

基于分段线性的飞翼布局飞机控制分配方法

针对飞翼布局多舵面飞机的非线性控制分配问题,提出了一种基于分段线性函数的控制分配方法.这一方法基于舵效的分段线性假设,将非线性控制分配问题简化为分段线性规划问题来处理,再通过将其转化为混合整形线性规划问题来求解.针对某飞翼无人机的非线性仿真结果表明,与传统基于舵效线性假设的控制分配方法相比,基于分段线性函数的控制分配方法可以明显地提高控制响应精度.在故障条件下,与传统方法相比其实际控制力矩与期望值之间的误差减小了近一个数量级.     

泛线性广义函数及其微分

将一类非线性映射即解剖映射作用在基本函数空间上,定义了泛线性广义函数,从而将线性广义函数推广到泛线性广义函数上.在此基础上,研究了泛线性广义函数的具体表现形式、构造以及微分性质等.     

单圈T-函数输出序列的线性复杂度及稳定性

根据单圈T-函数的基本性质,研究了基于单圈T-函数的流密码的一些性质,得到单字的单圈T-函数前 位所构成序列的周期、线性复杂度及k-错线性复杂度。对某类含有 个字的单圈T-函数,给出了连续输出状态中的任一固定位所构成的序列以及前 位所构成序列的周期、线性复杂度及k-错线性复杂度,结果表明由T-函数输出序列具有良好性质。     

线性分式曲线拟合及分段函数在机械设计中的应用

提出对函数曲线很陆情况下的型值点进行线性分式曲线拟合的方法，并给出分段函数曲线拟合在实际问题中的应用示例。     

GF(q)~n上具有线性结构的函数的计数

本文讨论了GF(q)~n上函数的线性结构的有关性质,给出了两类具有线性结构的函数的计数。     

线性切换系统基于观测器的切换镇定

研究了线性切换系统的基于观测器的切换镇定问题。利用多Lyapunov函数方法分别给出了连续时间和离散时间线性切换系统基于观测器切换可镇定的充分条件,同时给出了该条件下分段观测器的参数化表示和基于重构状态的稳定化切换律的构造方法。最后,举例说明了所提方法的有效性。     

GF（q）^n上具有线性结构的函数的计数

本文讨论了ＧＦ（ｑ）＾ｎ上函数的线性结构的有关性质，给出了两类具有线性结构的函数的计数。     

分段线性电阻网络的一种节点分析法

分段线性电阻器的状态模型是表征其分段线性特性的一种有效形式。本文提出一种用节点分析建立分段线性电阻网络状态摸型的方法,并讨论了用此模型求分段线性电阻网络的工作点,DP 图和 TC 图。     

一类半线性椭圆方程解的幂凹

研究了一类半线性椭圆方程解的几何性质.通过构造粘性凹包络,以及利用粘性解的性质,得出了半线性椭圆方程解的幂函数是凹函数的结论.并利用方程的解和其水平集之间的关系,证明了解的水平集是凸集.     

块对角线性方程组的一种分布式并行迭代算法

提出了一种在分布式环境下求解块对角线性方程组的并行ILU(0)-JACOBI迭代算法,与传统算法不同之处是首先选取一个合适的预处理矩阵对原系数矩阵进行处理,以改善矩阵的条件数。数值结果表明,算法具有较快的收敛速度,在分布式并行环境下具有较好的并行度和较低的存储要求。     

基于Q学习算法的随机离散时间系统的随机线性二次最优追踪控制

针对随机线性离散时间系统,利用Q学习算法求解无限时域的随机线性二次最优追踪控制(SLQT)问题.首先,假设通过命令生成器生成追踪所需的参考信号,并建立一个由原随机系统和参考轨迹系统组成的增广系统,把最优追踪问题转化为最优调节问题的形式.其次,为了在线求解随机系统的最优追踪问题,将随机系统转为确定性系统,并根据增广系统定义随机线性二次最优追踪控制的Q函数,在无需知道系统模型参数的情况下在线求解增广随机代数方程(GSAE).再次,证明了Q学习算法和增广随机代数方程的等价性,给出了Q学习算法实现步骤.最后,给出一个仿真实例说明Q学习算法的有效性.     

The identification algorithm for commensurate order linear time-invariant fractional systems

Recently the focus of interest toward factional cal-culus and fractional systems became increasingly heat-ed. One of the important reasons is that many real phe-nomena, such as electrochemistry[1], heat conduc-tion[2], diffusion[3], and viscoelasticity[4], are wellsuited to be represented by fractional systems, i.e. itconforms to the real situations better if the order ofthese systems is non-integer rather than integer. For theidentification of integer order systems, there are manymature algor…     

线性相位FIR滤波器约束Chebyshev设计的增广Remez算法

主要讨论线性相位FIR数字滤波器的约束Chebyshev设计问题 .Remez算法是一种高效的Chebyshev逼近算法 ,而其理论基础是交错点组定理 .针对约束Chebyshev逼近问题提出一个增广交错点组定理 ,并根据此定理提出了一个增广Remez算法 ,用于求解带不等式约束的线性相位FIR数字滤波器的Chebyshev设计问题 .如果问题的解存在 ,此算法一定收敛到问题的解 .与现有其它方法的比较表明 ,此算法有很高的效率 .     

离散线性循环切换时滞系统驻留时间的确定

研究了一类在循环切换律下,子系统含有状态时滞的离散时间线性切换系统的稳定性和子系统驻留时间确定的问题.通过在每个子系统上建立Lyapunov函数,采用多Lyapunov函数方法,并基于线性矩阵不等式技术,得到系统渐进稳定的充分性条件,进而根据稳定性条件对每个子系统驻留时间的约束,得出计算子系统可行驻留时间值的数值搜索算法,仿真算例验证了算法的有效性.     

Optimal linear constraint transformation method for α-nets

For a class of Petri nets whose uncontrollable subnets are α-nets, this paper proposes a method to transform a given generalized mutual exclusion constraint into an optimal admissible one. Firstly, the uncontrollable subnets are obtained. Secondly, an algorithm for synthesizing the transformed sets of forbidden places is proposed. Lastly, according to the sets of forbidden places, the disjunction of admissible linear constraints which is maximally permissive is constructed. An example is provided to illustrate the efficiency of the proposed method.     

具有切换拓扑结构的多智能体系统故障估计

针对具有切换拓扑结构的多智能体系统,研究基于模型依赖平均驻留时间的多智能体系统的执行器故障估计问题。基于相对输出估计误差,为多智能体系统设计观测器,并由此建立全局动态误差方程。考虑拓扑结构变化和存在干扰的情况,基于切换系统稳定性理论和故障诊断理论,利用模型依赖平均驻留时间方法,分析给出观测器存在条件及参数设计判据,通过适当的故障估计算法,得到故障估计误差指数收敛且满足H∞性能的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式给出。对多智能体系统进行仿真验证,结果表明所提出方法的正确性和有效性。     

Maximum likelihood registration for systemic error based on statistical linear regression

Generally,there are non-random systemic errors in target detection with the cooperative multi-sensor system.In order to solve this problem,a maximum likelihood registration algorithm based on statistical linear regression (SLR-MLR) is presented.The registration equation for the multi-sensor system is established first by jointly maximizing the likelihood function of the target state and systemic error,on the basis of which the proposed algorithm utilizes a set of diverse regression points to handle the linearization problem of the nonlinear measurement transformation.The regression equation for the target state with respect to unbiased measurement is constructed through statistical linear regression,and then the first two statistical properties of the projected state can be obtained.Moreover,the algorithm uses the likelihood maximization iteration to seek the solution of the registration equation,thus achieving the joint estimation for the systemic error and target state.Simulation results show that the SLR-MLR can achieve the registration of multiple sensors in each observation dimension,and has a higher accuracy and near computational complexity compared with the classical MLR.     

二层线性规划问题的全局收敛算法

基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.在该方法中,用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将原二层线性规划转化为传统的单层规划问题.之后利用下层规划对偶问题可行域的顶点将该单层规划转化为一系列线性规划问题,从而用单纯形法来求解这些线性规划来得到原二层线性规划问题的解.最后,用实例验证了该方法的可行性.     

Multiple linear system techniques for 3D finite element method modeling of direct current resistivity

The strategies that minimize the overall solution time of multiple linear systems in 3D finite element method (FEM) modeling of direct current (DC) resistivity were discussed. A global stiff matrix is assembled and stored in two parts separately. One part is associated with the volume integral and the other is associated with the subsurface boundary integral. The equivalent multiple linear systems with closer right-hand sides than the original systems were constructed. A recycling Krylov subspace technique was employed to solve the multiple linear systems. The solution of the seed system was used as an initial guess for the subsequent systems. The results of two numerical experiments show that the improved algorithm reduces the iterations and CPU time by almost 50%, compared with the classical preconditioned conjugate gradient method.