基于神经网络的多变量非线性自适应解耦控制研究

提出神经网络前馈自适应解耦控制算法．该算法将多变量非线性系统在平衡点处利用Taylor公式展开．分为线性部分和高阶非线性部分。这样．将高阶非线性部分的影响视为可测干扰，采用前馈补偿的方法加以消除．就可以借助多变量线性系统的自适应解耦控制算法．实现多变量非线性系统的自适应解耦控制．这种方法可以取消被解耦系统为最小相位的限制。     

一类MIMO非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统, 基于滑模控制原理, 并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力, 提出了一种直接自适应模糊滑模控制器设计的新方案. 通过引入积分型李雅普诺夫函数及逼近误差自适应补偿项, 证明了闭环系统是全局稳定的, 跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类非线性滤波器—— UKF 综述

回顾了UKF算法的发展，从一般意义讨论了UT变换算法和采样策略的选择依据，并给出了UKF算法描述．从条件函数和代价函数入手，在给出多种采样策略的基础上对UKF采样策略进行了分析和比较．最后对UKF算法未来可能的研究方向进行了探讨．     

基于回归神经网络的非线性时变系统辨识

为克服基于前馈神经网络的非线性系统辨识算法存在需预先估计系统输入输出滞后阶数的缺陷，提出一种基于回归神经网络的非线性时变系统的辨识算法，针对现有的回归网络学习算法大多采用梯度算法，收敛速度缓慢问题，提出一种具有快速收敛性的扩展卡尔曼滤波学习算法，大大提高了学习收敛速度，并推导了一种基于单个神经元的局部化算法，减少了计算量，仿真实例证明，所提出的算法是有效的。     

Adaptive output-feedback regulation for nonlinear delayed systems using neural network

A novel adaptive neural network （NN） output-feedback regulation algorithm for a class of nonlinear time-varying timedelay systems is proposed. Both the designed observer and controller are independent of time delay. Different from the existing results, where the upper bounding functions of time-delay terms are assumed to be known, we only use an NN to compensate for all unknown upper bounding functions without that assumption. The proposed design method is proved to be able to guarantee semi-global uniform ultimate boundedness of all the signals in the closed system, and the system output is proved to converge to a small neighborhood of the origin. The simulation results verify the effectiveness of the control scheme.     

单纤维刺扎人体皮肤的弯曲力学行为分析

伸出织物表面的短、粗纤维末梢是产生贴身纺织品针刺感的主要原因,本质是纤维末梢刺扎并诱发皮肤伤害性机械刺激感受器.通常基于固定－铰接约束条件下弹性压杆轴向压缩稳定性理论,计算纤维末梢的临界压力判断这种感受器的诱发可能性.然而,这种方法忽略了织物握持纤维末梢的强度、纤维末梢接触皮肤的滑动阻力及其柔韧性特征.本文以伸出织物表面的直立纤维末梢为对象,假设其织物握持端为线弹性转动约束、另一端受皮肤的接触反作用力和滑动阻力作用,建立纤维末梢刺扎人体皮肤的弯曲变形力学模型.通过参数化模拟,本文比较分析了纤维末梢在弹性－支撑约束和固定－铰接约束条件下的弯曲变形行为.研究发现,纤维末梢在弹性－支撑约束条件下的弯曲力学行为才能解释其刺扎皮肤产生的大多数力学现象及针刺感现象.     

从PID技术到"自抗扰控制"技术

从传统PID的原理出发，分析了它的优缺点。利用非线性机制来开发了一些具有特殊功能的环节：跟踪微分器（TD），扩张状态观测器（ESO），非线性PID（NPID）等，并以此组合出高品质的新型控制器－自抗扰控制器（ADRC），从而形成了新的“自抗扰控制”技术。新型的控制器具有算法简单、参数易于调节的特点。     

基于RBF网络的动力系统Lyapunov指数的计算方法

提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的动力系统Lyapunov指数计算方法，设计了一个RBF网络结构，推导了基于RBF网络的Lyapunov指数计算公式．仿真实验表明，与其它现有方法相比，此方法计算精度较高，收敛速度较快，而且只需要较少的样本数据量．本方法能更准确、更快速地计算动力系统的Lyapunov指数．     

集中荷载作用下悬索的主共振分析

针对集中荷载作用下两端固定悬索在集中荷载点外激励作用下悬索系统发生的强迫振动,研究了激励频率接近悬索主共振频率时,系统产生的主共振.采用多尺度法,得到了各阶振型的主共振分叉图和主共振分叉点的解析解.通过实例计算,得到了悬索的各阶振型的线性频率与集中荷载以及集中荷载的位置关系,还得到了各阶振型的主共振分叉图和各阶振型的主共振点相平面图.     

基于Kelvin模型的粘弹性浅拱的动力稳定性

研究了外激励作用下非线性粘弹性浅拱的动力行为．通过达朗贝尔原理和欧拉一贝努利假定建立了浅拱的动力学控制方程,其中采用Kelvin模型来表示非线性粘弹性材料的本构关系,并利用Galerkin法将方程简化用于数值分析．分析了粘弹性材料参数、浅拱矢高、外激励幅值和频率对系统分岔和混沌等非线性动力学行为的影响,结果表明各种参数条件下系统的非线性动力特性十分复杂,周期运动、准周期运动和混沌运动窗口在一定条件下交替出现．