p-moment stability of stochastic impulsive differential equations and its application in impulsive control

The exponential p-moment stability of stochastic impulsive differential equations is addressed. A new theorem to ensure the p-moment stability is established for the trivial solution of the stochastic impulsive differential system. As an application of the theorem proposed, the problem of controlling chaos of Lorenz system which is excited by parameter white-noise excitation is considered using impulsive control method. Finally, numerical simulation results are given to verify the feasibility of our approach. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant No. 10772046)     

用于复小波变换去噪的复阈值构造算法

基于复小波变换的特点,提出分别对其系数的实部和虚部进行独立阈值选取,根据噪声水平用复掩码算子调整阈值,由此得到复阈值的一种新算法。将所构造的复阈值用于一种全新的复合信息——WTRI,对仿真局部放电信号的去噪,并引入波形相似性参数和去噪前后的信噪比,对不同复阈值的去噪效果进行综合评价,由此总结出选择复阈值的一般规律;最后针对不同模拟缺陷类型的实测PD信号,构造了与之对应的最佳复阈值。研究结果表明,采用该复阈值技术的复小波变换抑制噪声的能力更强,而且在高信噪比的情况下,对信号的畸变也更小。     

Error analysis and optimal estimation procedures in identification of nonlinear volterra systems

In the problem of nonlinear system identification, the white-noise (crosscorrelation) method has become increasingly popular during the last five years. Since the ideal white noise is physically unrealizable, the method employs quasi-white test signals which approximate its statistical properties to a satisfactory and determinable degree. A family of such signals (CSRS) which has been recently introduced appears to be most advantageous in nonlinear system identification. Its principal advantage is that it allows the thorough and effective error analysis and, consequently, the optimization of the identification procedure. This paper presents that error analysis and outlines the optimal procedures which ought to be followed for the optimal application of the method to nonlinear Volterra systems identification.     

纯音听力计中白噪声信号发生器的设计与实现

介绍了一种基于单片机和数/模转换芯片的白噪声信号发生器的软硬件设计与实现。阐述了系统的工作原理、设计方案和软件实现。设计中通过采用优质的随机序列、高效的D/A转换电路、精密的音量控制系统等手段输出符合国标[1]要求的白噪声掩蔽信号,具有性能稳定、调测方便、操作灵活等优点。     

基于扰动观测器和卡尔曼滤波器的永磁直线同步电机扰动抑制

针对负载力扰动和速度测量噪声会影响永磁直线同步电机控制精度这一问题.提出扰动观测器与卡尔曼滤波器相结合的扰动抑制方法.扰动观测器可以实时观测负载变化,并把干扰量等效成相应的电流输入给系统,降低载扰动对系统的影响.卡尔曼滤波器可以准确估计动子的位置与速度,减小了测量噪声和离散误差的影响,从而提高系统控制精度和鲁棒性能.仿真实验结果表明,卡尔曼滤波器与扰动观测器结合可以有效抑制磁阻力和摩擦力引起的推力波动.     

节能砌块隐形密框结构动力特性振动台试验研究

通过节能砌块隐形密框结构3层楼房1/2模型振动台试验,用白噪声测定了各工况下结构的动力特性,并分析了其变化规律。结果表明:结构的刚度较大,在振动台输入峰值加速度达到0.82g时,模型结构基本上仍处于弹性阶段,结构自振频率没有急剧下降,结构的耗能性能较好,初始阻尼比较高。随着输入峰值加速度的上升,内部裂缝发展,结构的自振频率逐渐下降,周期逐渐增大,阻尼有所增长。     

一种用于抑制白噪声的分层复阈值算法

基于PD信号的复小波变换模极大值随尺度s的增加而增加，而白噪声的复小波变换模极大值随尺度s的增加而减小的特点，创建一种分层复阈值算法。将分层复阈值用于复小波变换对仿真PD信号的去噪，并与全局复阈值算法进行了比较。同时在对仿真PD信号去噪后的波形畸变研究中，为弥补波形相似性参数(NCC)的不足，提出一个新的描述波形相似程度参数--变化趋势参数(VTP)，并结合去噪前后的信噪比(SNR)对去噪效果进行综合评价。将分层复阈值技术用于对实验室实测的模拟GIS超高频PD信号的去噪。结果表明，采用分层复阈值技术的复小波变换抑制白噪声的效果更好，在高信噪比(SNR)或噪声抑制比(NRR)的情况下，对信号的畸变也更小。     

卡尔曼滤波器在高频信号注入法中的应用

高频信号注入法估计永磁同步电机转子位置的精度,依赖于高频电流信号的提取.卡尔曼滤波器是对付白噪声的有力工具,本文针对高频注入信号的特点,设计了卡尔曼滤波器,并进行了仿真和实验研究.结果表明,经过卡尔曼滤波器的处理,电流信号信噪比大大提高.     

随机信号在路面不平度仿真中的应用

重点研究了随机信号在路面不平度仿真中的应用,分别使用AR法和伪白噪声法在空间域下对C级路面进行仿真。仿真使用Matlab语言,仿真步长为0.1m,路面长度为10km。结果表明:两种仿真方法的计算量与所仿真的路面长度成正比,AR法计算量小,而伪白噪声法算法稳定性好,提高仿真精度的措施灵活。     

随机理论的Nash模型参数的确定

在汇流系统中,在入流过程具有马尔可夫噪声特性情况下导出了Nash模型参数与入、出流统计特性之间的理论关系。据此,建立了应用出流资料确定入流具有马尔可夫噪声特性时Nash模型参数k的方法,并与入流具有白噪声特性的情况对比。实例表明,这种确定Nash模型参数的方法具有实用意义。