基于状态全反馈的动态迟滞非线性系统

该文针对不平滑、多映射动态迟滞非线性系统,提出了一种基于神经网络自适应控制方案.在该方案中,通过利用神经网络来逼近模型误差,避免了目前常用逆模型补偿方案中,需求取复杂逆模型的问题.应用Lyapnov稳定定理,证明了整个闭环系统的跟踪误差及神经网络权值将收敛到零点一个有界邻域内.仿真结果表明,所提出的控制方案能够有效补偿迟滞非线性对系统的影响.     

基于状态全反馈的动态迟滞非线性系统自适应控制

该文针对不平滑、多映射动态迟滞非线性系统，提出了一种基于神经网络自适应控制方案。在该方案中，通过利用神经网络来逼近模型误差，避免了目前常用逆模型补偿方案中，需求取复杂逆模型的问题。应用Lyapnov稳定定理，证明了整个闭环系统的跟踪误差及神经网络权值将收敛到零点一个有界邻域内。仿真结果表明，所提出的控制方案能够有效补偿迟滞非线性对系统的影响。     

基于遗传算法的时频域模型降阶方法

本文提出了一种基于遗传算法的时频域智能模型降阶新方法。通过发挥遗传算法的优点和引入添加微变异种群等新策略、轮流评价新策略，使得本方法具有智能和高效的特点，具有良好的工程应用价值。     

基于状态观测器的迟滞非线性系统输出反馈控制

利用Preisach模型与其边界线之间的映射关系建立了容易在线更新的迟滞模型．将模型和径向基网络相结合,针对一类动态多映射迟滞非线性系统设计了输出反馈控制器．应用LyaPunov定理得到系统控制律和神经网络权值更新律,从而保证了闭环系统的跟踪误差及网络权值偏差收敛到原点的某个有界邻域内．     

迟滞非线性系统的建模与控制

介绍了对不平滑、多映射迟滞非线性系统的研究成果,重点阐述了迟滞建模与控制器设计的研究现状.详细地分析比较了Preisach模型和线性迟滞模型优缺点.在控制器设计方法方面,比较了常用的两类基于逆模型补偿方案的特点、差别和适应范围,并扼要论述了其他控制方案.最后,对迟滞研究中仍需解决的问题和未来发展方向进行了探讨.     

迟滞非线性动态系统神经网络自适应控制

为了减轻非线性动态系统中未知迟滞(Hysteresis)的不良影响,该文提出了一类Backlash型迟滞模型。将有限数量不同宽度的Backlash(Matlab／Simulink)算子进行叠加,来仿真执行器中的迟滞非线性动态。用此模型,提出了基于径向基函数神经网络的自适应控制方案,以控制伴有未知迟滞的非线性动态系统。该方案采用了动态逆的思想及伪控制的概念。利用Lyapunov稳定理论,设计了两个鲁棒控制项,保证动态系统的稳定性、系统中所有信号有界和误差收敛到起点的领域内。通过Matlab／Simulink仿真实验,证明了所提出方案的有效性。     

基于坐标变换和仿射映射辨识迟滞非线性模型

运用坐标变换方法和仿射映射的有关原理,对迟滞系统的输入信号进行变换映射.利用集合理论证明了变换后,迟滞的输入输出集合是双射的,从而对在光滑周期信号作用下的一类迟滞非线性进行建模.不仅建立了动态迟滞模型,而且也建立了相应的动态逆模型.仿真试验验证了所提出方法的有效性.     

基于坐标变换和仿射映射辨识迟滞非线性模型

运用坐标变换方法和仿射映射的有关原理,对迟滞系统的输入信号进行变换映射。利用集合理论证明了变换后,迟滞的输入输出集合是双射的,从而对在光滑周期信号作用下的一类迟滞非线性进行建模。不仅建立了动态迟滞模型,而且也建立了相应的动态逆模型。仿真试验验证了所提出方法的有效性。     

基于函数链神经网络的非线性系统稳态模型辨识及应用

利用函数链神经网络的非线性映射能力和快速收敛特性，将良好的推广能力视为网络评价函数的约束条件，以改善网络的泛化特性，提高系统的稳态辨识精度，仿真和实际应用结果表明，具有收敛快，辨识精度高，所需样本少等优点。该方法在ＳＯ３磺化过程非线性系统建模中得到应用。     

一种基于小生境遗传算法的迟滞非线性系统参数识别方法

工程中存在着大量的具有迟滞非线性恢复力的结构与构件,但迟滞非线性系统既是非线性的,又是非解析的,造成其参数识别十分困难,阻碍了迟滞非线性模型在工程中的应用．本文提出了一种基于小生境遗传算法的迟滞非线性系统参数识别方法,该方法在遗传算法中引入了新的参数——个体活动半径．利用本算法对一木结构剪力墙的BW模型参数进行识别,识别结果误差较小,验证了算法的有效性。     

扭转激励下螺纹连接结构动力学行为

根据真实螺纹的几何参数,运用Abaqus建立螺纹连接结构的精确有限元模型,采用扭矩法施加预紧力,分析在扭转载荷作用下螺纹连接结构的动力学行为。结果表明：当螺钉与被连接件之间的摩擦力矩小于螺纹接触界面的摩擦力矩时,连接结构在扭转交变载荷作用下容易发生松动;当螺钉与被连接件和内外螺纹2组接触副之间的摩擦因数增大时,螺纹连接结构的摩擦耗散能变化较小,而当被连接件之间的摩擦因数增大时,连接结构的摩擦耗散能呈线性增加;根据三阶修正Iwan模型得到的响应曲线与有限元分析结果吻合。     

谱元法在求解刚架结构动力学问题中的应用

把谱元法应用于刚架结构的动力学响应计算和分析中.建立了杆和梁的谱单元动力学刚度阵,针对刚架结构组装了整体动力学刚度阵,建立了整体结构的运动方程,计算了结构的固有频率和时域响应,并与采用有限元方法得到的结果进行了对比.从结果中可以看出谱元法在数值模拟中的独特优势.     

基于GFRF的二次调节流量耦联系统的频域非线性H∞控制

二次调节流量耦联系统为非线性系统,在Volterra级数描述该系统的基础上,通过SISO多项式类非线性系统的GFRF递推算式获得二次调节流量耦联系统的广义频率响应函数GFRF(generalized frequency response function).基于系统的GFRF,在频域内应用非线性控制理论为系统设计了镇定控制器和非线性H∞控制器,不仅使系统稳定,而且能达到无超调、无稳态误差.此外,在白噪声条件下证明该控制器比线性控制器抗干扰性强.     

基于GFRF的二次调节流量耦联系统的频域非线性H∞控制

二次调节流量耦联系统为非线性系统, 在Volterra 级数描述该系统的基础上, 通过SISO多项式类非线性系统的GFRF 递推算式获得二次调节流量耦联系统的广义频率响应函数GFRF(generalized frequency response function). 基于系统的GFRF, 在频域内应用非线性控制理论为系统设计了镇定控制器和非线性H_∞控制器, 不仅使系统稳定, 而且能达到无超调、无稳态误差. 此外, 在白噪声条件下证明该控制器比线性控制器抗干扰性强.     

Finite-element analysis of a hot-rolling problem with nonlinear friction

An isotermal, steady-state, hot-rolling problem of a workpiece with rectangular profile is considered. The workpiece material is assumed to be rigid-plastic, strain-rate sensitive and slightly compressible. The existence of a thin layer is supposed, where nonlinear Siebel's type friction is assumed to hold. Several examples of rolling problems at different rolling conditions are solved numerically by an finite-element-secant-modulus method. Comparisons with experimental results are performed. The effect of the friction factor, workpiece reduction and rolling velocity on the relative contact velocity, roll pressure and effective strain rates is illustrated and discussed.     

一种频域仿真方法

本文介绍的频域仿真方法，在满足时频采样定理的条件下，对系统和典型输入信号进行频率采样，然后根据ＤＦＴ原理，通过这变换取得仿真结果。算法中应用了ＦＦＴ，并将该方法与流行的时域仿真法进行了比较．     

基于静止无功发生器的三态滞环控制策略研究

为确保采用直接电流控制方式的静止无功发生器在准确快速补偿无功的同时降低开关频率和损耗,提出了三态滞环控制策略。分析了传统滞环控制策略和三态滞环控制策略的原理以及开关频率。仿真对比验证表明,三态滞环控制策略比传统滞环控制策略的开关频率低、动态损耗小,可以有效提高整个装置的运行效率。     

井下UHF宽带传播多径信道的频域AR建模

根据信道脉冲响应波形,文章对井下UHF宽带无线电波多径信道进行了频域自回归(AR)建模与仿真,证明了频域AR模型在井下多径信道应用的可行性,这为井下宽带乃至超宽带无线通信的信道模型计算机仿真研究提供了一种新思路。仿真结果表明,频域AR模型只需要很少的模型参数就可给出一个比较精确的信道描述,是信道建模比较理想的选择。     

融合空间域和频率域信息的图像去模糊

现有的图像去模糊方法通常直接采用图像的空间域或频率域信息恢复清晰图像, 忽略了空间域信息和频率域信息的互补性. 利用图像的空间域信息可以有效地恢复物体结构, 而利用图像的频率域信息可以有效地恢复纹理细节. 本文提出了一种简单、有效的图像去模糊框架, 可以充分利用图像的空间域和频率域信息, 产生高质量的清晰图像. 首先采用两个结构相同但独立的网络分别从图像的空间域和频率域中学习模糊图像到清晰图像的映射关系; 然后使用一个单独的融合网络, 充分融合空间域和频率域的图像信息, 进一步提升清晰图像的质量. 3个网络链接形成一个端到端的、可学习的大网络, 不同网络之间相互影响, 通过联合优化最终得到高质量的清晰图像. 在公共图像去模糊数据集GoPro、Kohler以及RWBI上, 本文方法的峰值信噪比、结构相似度、平均绝对误差3个指标都优于9个先进的图像去模糊方法. 大量的实验结果验证了本文提出的融合空间域和频率域信息的图像去模糊方法的有效性.     

伺服系统时域特性与频域带宽的算法研究

为了通过伺服系统时域特性计算频域带宽,并提高带宽测算的精确度,针对实际的高阶非线性伺服系统,借助典型二阶线性控制系统时域与频域指标间的明确关系式,研究了两种由时域性能指标计算频域带宽的算法,并通过对两种算法的误差分析,利用"夹逼"原理,推导了带宽最终计算公式,经在多种军用雷达上的测试试验证明,具有较高的计算精度和实用性.