在李雅普诺夫意义下全局渐过稳定一个充分条件的研究

本文将在李雅普诺夫意义下建立判断非定常的扰动运动微分方程组的零解为全局渐近稳定的一个定理，它将作为判断全面渐近稳定的一个充分条件。     

关于李雅普诺夫指数的Jacobi算法

运用Ｊａｃｏｂｉ方法，能用实验中观察到的数据，对一动力系统的李雅普诺夫指数做出估计．本文从理论上证明了这点．     

一类李雅普诺夫函数的机器构造

本文讨论使用计算机构造系统x~(n) a,x~(n-1) … a_nx=0的各种等价系统的A、M巴尔巴辛V函数的构造形式。给出了三阶系统的若干具体结果,指出了文献[1]中手工运算出现的三个错误。     

在李雅普诺夫意义下全局渐过稳定一个充分条件的研究

本文将在李雅普诺夫意义下建立判断非定常的扰动运动微分方程组的零解为全局渐近稳定的一个定理，它将作为判断全局渐近稳定的一个充分条件．     

基于李雅普诺夫方法的阻感性负载PWM整流器控制

针对PWM整流器在控制过程中存在的问题,本文基于能量的观点研究了阻感性负载的三相电压型PWM整流器的建模与控制。建立了PWM整流器dq旋转坐标下的数学模型,根据系统的控制目标确定了期望的平衡点,并分析了系统在平衡点的稳定性,同时采用李雅普诺夫方法通过注入阻尼得到PWM整流器的控制器,并在MATLAB/Simulink环境中进行了仿真分析,仿真结果表明,该系统稳态性能较好,能够抑制负载扰动,并且具有良好的电压跟踪和单位功率因数控制性能。该控制器具有广阔的应用前景。     

李雅普诺夫方法判别带扰动的离散广义系统稳定性

构造新的李雅普诺夫函数。给邮了用李雅普诺夫方法差别带扰动的离散广义系统稳定性的基本理论。     

用李雅普诺夫向量法分析线性定常大系统的稳定性

在研究大系统的稳定性时先将整个大系统分解为若干个子系统，并且切断系统间的关联得到若干个孤立子系统；再研究孤立子系统的稳定性，并且由大系统问的关联关系得到整个系统的稳定条件，用李雅普诺夫向量法对线性定常互联大系统的稳定性进行了分析，得到了判定线性定常互联大系统在平衡点的渐近稳定的有效方法。     

噪声主动控制的进展及趋势

对噪声主动控制的研究进展及发展趋势作一综述，将近几年来有源消声的消声系统，消声机理，控制器设计及算法等方面的现有研究成果进行总结，介绍一些较为成功的实例，对今后一段时期有源消声的主要发展方向做出预测。     

多通道有源噪声控制系统设计

基于实时数字信号处理系统理论,讨论有源噪声控制系统的电子设计方法。通过对控制时序的分析,设计了一个实时多通道自适应控制系统,该系统以PC为主控机,以DSP TMS320－C30为从处理机,具有多路传感器同时输入和扬声器同时输出通道,该系统被应用于国产某型螺桨飞机的舱内噪声控制,取得了满意的降噪效果。     

自适应有源消声算法的研究

基于信号处理的LMS算法，结合自适应有源消声的特点，提出滤波-XLMS算法，并且利用MATLAB对该算法进行了仿真和性能分析。     

神经网络BP算法在有源消声中的应用

为了克服传统自适应有源消声算法在应用中稳定性方面的不足,尝试将神经网络反向传播（ＢＰ）算法应用于有源消声技术。文中建立了基于ＢＰ算法的自适应有源消声（ＡＡＮＣ—ＢＰ）模型并给出该算法的递推公式。利用ＴＭＳ３２０Ｃ２５开发板实现了该算法功能。在半消声室中进行了单频和１００Ｈｚ带宽的消声实验,仅利用单个次级源结构便获得较好的消声效果。实验证明,基于ＢＰ算法的消声系统具有良好的稳定性。     

间歇自适应RLS算法

针对滤波－ＸＬＭＳ算法收敛速度慢，宽带消声效果差的缺点，本文提出间歇自适应ＲＬＳ算法，通过计算机仿真及数字信号处理硬件分析，表明：该算法兼有收敛速度快，宽带消声效果好，以及运算量相对较小的优点．     

管道有源消声控制技术的发展与动向

围绕声反馈、次通道、非线性、实时性等影响系统工作稳定性和整体消声效果的关键技术问题,分别对管道有源消声系统的控制结构、控制算法等方面进行了回顾、归纳和总结,并指出抗干扰能力强的复合控制结构、自适应鲁棒控制算法、神经模糊控制算法和基于智能材料的阻抗控制技术是其今后研究的主要发展方向。     

装甲车辆内部主动噪声控制系统的设计及仿真研究

针对装甲车辆内部存在着较高的低频噪声，提出了一种自适应主动噪声控制系统的设计方案，在此基础上，利用FLMS算法对系统的运行情况进行了仿真，结果表明，运用此设计方案，能取得比较满意的降噪效果。     

神经网络BP算法在噪声主动控制中的应用

在噪声主动控制系统中采用神经网络控制方法，给出了神经网络BP算法的一种变异算法。仿真实验表明，基于神经网络的噪声主动控制系统具有非常好的降噪效果和稳定性。     

发动机排气自适应有源消声控制仿真实验

为了对发动机排气噪声进行实时控制,分析了发动机排气噪声产生的机理、噪声频谱特征,并利用基于自适应算法的有源消声控制技术对发动机排气噪声进行了实时控制分析实验.实验结果表明,所采用的自适应有源消声控制技术能够实时地对排气噪声进行控制.     

有源消声的混合自适应控制系统及试验研究

为有效提高有源噪声控制的消声性能,针对线性控制和非线性控制方法的优缺点,基于模型参考神经网络直接自适应控制原理,提出了一种模型参考混合直接自适应控制策略,利用FLMs和非线性BP网络混合构建自适应控制系统,通过系统误差确定2种网络的加权系数,使控制器训练初期以FLMs为主提高收敛速度,后期以非线性BP网络为主提高系统控制精度.混合控制策略在保持原有非线性控制策略优点的同时,提高了系统的收敛速度.试验结果表明.该控制策略优于神经网络自适应控制.