基于BP神经网络的永磁直线电机逆控制系统分析

将交流永磁直线电动机作为被控对象，利用自适应逆控制理论设计了BP神经网络自适应逆控制系统，解决了模型摄动和参数不确定性等问题，提高了系统的稳定性与鲁棒性；利用逆控制器的快速反应能力保证了系统的高性能。     

最优离散控制系统的参数化设计

本文提出了一种基于离散系统LQ逆问题分析的最优控制系统设计方法,得到了线性最优系统开环和闭环特征多项式系数与二次型性能指标中的加权矩阵之间的解析关系。最后分析了LQ逆问题解的存在条件,以便合理选择期望的闭环极点,使之成为一组最优极点。     

逆系统方法在飞行器直接侧力控制中的应用

根据逆系统的多输入多输出控制理论,包括多输入多输出系统逆的算法、反馈线性化控制律设计、状态可解耦条件,设计某飞行器直接侧力控制系统。计算机仿真表明,逆系统方法解耦能精确地实现运动模式,为解决直接侧力控制问题提供一种新的技术途径。     

主动控制技术在飞机侧向运动模态中的应用

研究了主动控制技术在飞机侧向运动模态中的应用。用动态逆方法对多变量系统解耦。对修正因子、比例与积分因子寻优，获得性能优良的模糊控制器。将动态逆与模糊控制方法相结合，构成了一种动态解耦模糊控制综合方法。用该综合方法对某飞机侧向直接力控制系统进行了设计，并与动态逆方法进行了比较，提供了鲁棒性验证与仿真比较结果。仿真结果表明，该综合方法能够对飞机侧向模态进行良好的控制，并能够有效地抑制系统内部参数变化对系统输出的影响。     

基于可变增益LMS算法的自适应逆可重构控制

针对飞控系统的可重构设计问题，提出了解耦控制与自适应逆控制(Adaptive Inverse Control)相结合的控制策略。首先采用线性动态逆方法设计了某型飞机的滚转角控制回路，实现飞机滚转与侧滑之间的解耦；其次，给出了具有可变增益的基于ε-滤波的LMS算法，在系统解耦的基础上构建了自适应逆控制系统，从而实现系统在舵机故障下的重构控制。仿真结果表明，这种基于改进的ε-滤波可变增益LMS算法的自适应逆可重构飞行控制系统具有良好的系统故障恢复功能，表明了其在飞控系统重构中的有效性。     

振动主动控制的逆系统方法

传统的振动主动控制方法在应用过程中，常采用线性化处理，将一些非线性过程用一系列的线性关系代替，不能得到令人满意的结果。将多变量控制的逆系统方法引入到结构振动主动控制中，建立了结构振动主动控制系统的逆系统模型。并给出了一个简例，取得了预期的控制效果，表明用逆系统方法对结构振动进行主动控制是可行的。     

神经网络自适应逆控制的仿真研究

将神经网络引入逆控制,提出了一种基于神经网络的自适应逆控制。该控制结构主要有两个子神经网络组成,其中一个用于对系统进行辨识,另一个子网络实现对模型的逆作为控制器,从而构成自适应的逆控制。将其应用于热工系统中并进行大量仿真研究,结果表明针对不同的热工对象,该控制系统都能有效的克服扰动,适应环境及参数的变化,表现出良好的鲁棒性和控制精度。     

基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统

为进一步提高交流永磁同步电动机控制性能,本文提出了基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统,采用基于递推最小二乘BP（RLS-BP）算法,对永磁同步电动机系统的进行建模、逆建模和自适应控制器的设计。提高了永磁同步电动机系统建模和逆建模的辨识收敛速度以及辨识精度和系统控制精度。仿真结果表明,基于本文提出的自适应逆控制方法的永磁同步电动机系统,具有良好的动态响应,并且在电机参数摄动情况下具有较强的鲁棒性。     

四轮转向的神经网络直接逆控制

采用二自由度摩托车模型研究四轮转向车辆的转向特性,建立四轮转向车辆线性二自由度动力学模型和方程.着重设计BP神经网络直接逆控制系统,通过离线辨识、在线学习控制被控系统,与其他控制方法对比表明,神经网络直接逆控制系统能够更加有效的控制后轮转角以便使车辆质心侧偏角为零,并提高车辆低速机动性和高速稳定性.     

基于VPBF网络的直接自适应逆控制方法

神经网络技术在非线性系统自适应控制器的设计中已得到广泛应用,但常见的神经网络存在着各种各样的缺点。为了改进自适应逆控制方法,同时克服一般神经网络的缺点,构造了一种结构简单的改进型VPBF网络,并将其引入自适应逆控制。利用该网络结构选择和参数选择上的优势,离线确定网络的初始规模和权值,在线学习非线性系统的逆,实现了一种非线性系统的直接自适应逆控制策略。仿真结果显示该控制系统能有效地克服扰动,有良好的鲁棒性能。     

空气重介流化床的基于逆系统方法的内模控制

为了提高大型空气重介流化床（ADMFB）的鲁棒性和抗干扰能力，提出了基于人工神经网络（ANN）逆系统方法的内模控制.在分析ADMFB系统可逆性的基础上，该方法利用ANN辨识得到的原系统逆模型与原系统相串连，运用逆系统方法的思想，将该多变量、非线性、强耦合的系统通过反馈线性化，解耦成多个相互独立的单输入单输出（SISO）的伪线性子系统，对求得的伪线性系统采用该方法进行控制.ADMFB的仿真结果表明，该方法不依赖于系统的精确数学模型，对恒值扰动具有良好的抑制能力，并当非线性参数发生变化或逆系统存在建模误差时，由该方法设计的闭环系统均具有良好的鲁棒稳定性.     

沿虚轴无穷区问主值积分与逆傅里叶积分变换

在工程技术和科学研究的许多领域,傅里叶积分变换极为重要,但逆傅里叶积分变换手工计算比较困难,限制了傅里叶积分变换的应用范围。研究发现,逆傅里叶积分变换可以变换成沿复平面虚轴上的无穷区间主值积分,由此,导出一个逆傅里叶积分变换的计算公式,可用来快速完成逆傅里叶积分变换计算。     

基于离散数学模型的时域EMI接收机检波器建模研究

针对接收机电磁传导干扰问题,分析了中频滤波器的带通特性,选用汉宁窗函数,便于选取任意频率间隔的中频特性,其次通过快速傅里叶变换得到频域特性,再将此信号进行快速傅里叶逆变换得到时域最大值; 最后对通过快速傅里叶变换得到的离散频域信号进行最大值和平均值检测. 仿真结果表明,所提方法可以有效实现EMI接收机检波器模型的搭建.     

基于光学小波分析的相关识别和计算机模拟

将小波变换引入到光学联合变换相关识别中，采用基于联合变换相关的小波分析来实现模式识别．利用改进的墨西哥帽小波函数产生小波滤波器，并进行了光学小波联合变换相关识别。将这种滤波器放置在傅里叶反变换产生相关输出之前的联合功率谱面上，该技术可以应用在具有不同灰度图像的模式识别中。计算机模拟结果表明：其相关峰宽度、识别力和峰噪比都有较大改善。     

数控机床高速电主轴状态信号处理

研究了利用小波理论进行电主轴状态信号的监测处理方法。阐述基于嵌入式电主轴实时测试系统的硬件体系,小波基本理论以及Mallat算法;最后以电主轴加速度信号为例,利用小波理论分析了信号与噪声呈现的不同特性,进行小波逆变换重构信号,解决了加速度信号去噪和恢复。这样可以准确提取电主轴的运行状态信息,为数控系统的决策和控制提供很好的依据,具有重要的研究意义。     

正交异性板弯曲刚度系数的反分析方法

提出了通过测量位移来计算正交各向异性板弯曲刚度系数的迭代方法。此方法以有限元的反分析原理和系统辨识技术为基础，以正交各向异性板的弯曲刚度系数为位移的函数，当给出弯曲刚度系数的初值和位移测量值时，通过迭代计算可以得到弯曲刚度系数。给出了差分形式的迭代计算公式，讨论了位移测量模型、实验条件以及迭代计算中的收敛性等问题。实际算例表明，本文提出的方法对直接测试正交各向异性板的整体弯曲刚度系数是实用的。     

模块化协作机器人运动特性分析及动力学仿真研究

针对UR10模块化协作机器人的构型特点,采用D-H坐标变换法建立其运动学坐标系,采用逆变换法对机器人进行逆运动学求解,求得各个关节转角。运用拉格朗日法对UR机器人进行动力学分析,利用ADAMS多体动力学仿真软件对其进行动力学仿真。结果证明,该模块化协作机器人具有良好的静态平衡性能、运动稳定性和动态响应特性。     

适用于广播业务的协同中继协议性能分析

提出了一种可以适用于未来广播业务的自适应协同中继协议,并利用矩母函数和拉普拉斯逆变换的方法,分析了该协议在衰落信道下的中断概率性能,得到了其中断概率的近似表达式,并与现有的解码-转发协议进行比较,获得了两种协议的各自适用场景。结合数值仿真与理论分析结果,进一步分析了工作中继数量、功率分配以及中继位置对系统性能所造成的影响,证明了本文协议具有的优势和特性。     

基于抛物线拉东变换的地震道重构

研究了一种基于抛物线拉东变换(PRT)的地震道外推和内插方法，该方法根据部分NMO校正后的CMP(Common Middle Point，共中心点)道集中地震同相轴的抛物线假设，在待重建道的位置用零值道代替，然后采用迭代方式，通过带限抛物线拉东正变换和最小平方抛物线拉东反变换进行数据重构．结果表明，该方法可用于叠前道集中缺失道的重建、外推、内插以及数据重采样和数据规则化等方面．模型数据和实际数据应用还表明本方法是有效的和稳健的，它不需要精确的NMO速度，具有很强的抗噪能力，且能进行中间偏移距道和远偏移距道的处理，对于多次波的消除、AVO分析、DMO处理和某些三维叠前偏移成像方法都将是有益的．     

三维空间离散点数据场的插值方法

给出了一种根据三维离散点生成六面体单元并构造六面体9节点形函数进行插值的算法,该算法不受被插值模型单元形态限制,绕每一待插值点都能搜索到惟一的六面体插值单元,每一个数据的插出应用了被插值点周围8~16个已知节点的数据.给出了一种有限元逆变换算法,该算法收敛稳定、可较好地适应含有扭面等较不规则六面体单元局部坐标求解.实例表明,该方法精度较高,较好地实现了三维空间离散点数据场的插值.