双线性参数系统的极大似然递推参数估计

研究具有自回归滑动平均噪声的双线性参数系统,该系统结构复杂,噪声项的研究更具普遍意义。为实现系统参数的在线辨识,采用梯度搜索方法,推导了双线性参数系统的随机梯度算法。对于出现的未知项,基于递阶辨识原理使用其估计值进行替代。极大似然估计方法基于概率论,具有良好的一致性、渐近正态性和可用性,在引入极大似然估计方法后得到了相应的极大似然随机梯度算法,为进一步减小有色噪声对参数估计精度的影响,结合多新息辨识理论,将标量单新息扩展为多新息向量,研究了具有自回归滑动平均噪声的双线性参数系统的极大似然多新息随机梯度参数估计方法,并进行了仿真验证。

双周期参数系统的受迫振动响应

谐波减速器在制造过程中,如果柔轮齿与刚轮齿引入了周节累积误差,则谐波减速器在动力传递中将出现双周期时变扭刚度波动,形成双周期参数振动问题.本文引入基于组合频率的二重三角级数,逼近双周期参数系统受迫振动,应用谐波平衡,得到不含时间变量的谐波系数递推式,形成三维矩阵代数方程;采用矩阵降维法,将三维矩阵代数方程转化为两维矩阵代数方程,实现响应谐波系数的求解.研究结果对双周期参数振动中响应预测问题研究和工程应用具有一定的理论指导意义.

同结构近参数系统协同迭代学习控制算法研究

为提升一组同结构近参数系统的迭代学习控制效率,从突破传统迭代学习控制算法对系统参数严格的可重复性的要求的角度出发,提出一种协同迭代学习控制算法。建立了同结构近参数系统协同迭代学习控制问题的数学描述;形成同结构近参数系统协同迭代学习控制算法,在理论分析的基础上确定了收敛的协同控制量并建立其协同迭代控制律,进一步形成同结构近参数系统迭代学习控制算法;对建立的协同迭代学习控制算法进行仿真验证。结果表明:与传统迭代学习控制算法相比,协同迭代学习控制算法可在保证输出精度的基础上提升收敛速率,且以协同控制量作为初始控制量进行迭代,可进一步缩短迭代学习所需的次数和时间。

线性变参数系统抗扰动鲁棒模型预测控制

持续有界扰动影响线性变参数系统的稳定性控制,采用基于多面体集的线性变参数系统抗扰动鲁棒模型预测控制算法可扩大系统的控制可行域,实现系统的稳定控制,并减少在线运算量。考虑系统扰动影响和参数不确定性,离线算法得到一系列不变多面体集和对应的控制律。在线算法根据受扰动状态变量在多面体不变集中的位置,在相应离线控制律的凸包内优化出的实际控制律,得到系统的控制输入量。给出算法的详细实施步骤和算法稳定性的证明。通过仿真对比验证算法的有效性,所提出的算法可以实现有界干扰的线性变参数系统控制的快速性和稳定性。

具有非匹配扰动的非线性变参数系统模型参考跟踪控制

本文研究了一类含有非匹配扰动的非线性变参数系统的跟踪控制问题.首先,设计非线性扰动观测器用于估计系统所受到的未知扰动.其次,在前馈–反馈跟踪控制器中引入扰动补偿控制项,提出一种基于扰动观测器的跟踪控制策略.利用依赖于状态和时变参数的线性矩阵不等式,导出保证闭环系统输入–状态稳定的充分条件,进而运用平方和凸优化技术解析地构造出扰动观测器和跟踪控制器.通过理论证明,所设计的控制策略能够实现非线性变参数系统输出对参考模型输出的跟踪,消除输出通道中非匹配扰动的影响.最后,由数值仿真例子验证了所提方法的有效性.

一类具有凸多面体不确定性的非线性变参数系统鲁棒H_(∞)控制

针对具凸多面体不确定性的非线性变参数(NPV)系统,本文研究了其非线性鲁棒H_(∞)控制问题.基于Lya-punov稳定性理论和多项式平方和(SOS)方法,对该系统设计了非线性鲁棒状态反馈镇定控制器.在此基础上,进一步考虑存在外部扰动情形,给出相应的非线性鲁棒H_(∞)控制可解性条件.该条件以状态和时变参数依赖的线性矩阵不等式形式(LMIs)给出,可借助凸优化工具进行有效检验.最后,通过数值仿真验证了所得方法的有效性和优势.

把分布参数系统等效成集中参数系统的两种方法

以圆膜的横振动为例 ,讨论了把具有分布参数的振动系统等效成具有集中参数的振动系数的两种方法 :一是通过对动能的等效来求得等效质量 ,然后再求得等效弹性系数 [1] ;二是通过对位能的等效来求得等效弹性系数 ,然后再求等效质量。结果表明 。

一种新型非线性时变模型:模糊变参数系统

为了研究非线性时变模型,提出了模糊变参数系统。它是一种集T-S模糊系统和线性变参数系统诸多优点为一体的新型非线性时变模型,它继承了T-S模糊模型能有效处理非线性系统的优点,又保持了线性变参数模型处理时变系统的优势。模糊变参数系统不仅克服了传统T-S模糊模型在处理时变系统时模糊规则剧增的弱点,也扩展了线性变参数系统理论的适用范围,为解决非线性时变系统的控制问题提供了新思路。在以上模型的基础上,给出了零平衡点全局渐进稳定的一个充分条件以及设计一种T-S全状态反馈控制律的充分条件,数值仿真验证了结果的有效性。

非线性分布参数系统跟踪控制的学习算法

尝试性地将学习控制方法用于一类非线性分布参数系统的跟踪控制上，分别获得了系统轨线于Ｌ２（Ω）空间，Ｗ １，２（Ω）空间中跟踪期望目标的结果．所给的学习算法避免了其收敛性要依赖于理想输入ｕｄ（ｘ，ｔ）这一不确定的条件，且对系统的非线性要求只是定性的而不是定量的，从而使得控制具有很强的鲁棒性能．

时滞分布参数系统的指数渐近稳定性

基于Lyapunov稳定性理论,利用辅助函数方法研究由变时滞分布参数控制系统所导出的滑动模运动方程的指数渐近稳定性问题,获得了一类滑动模运动方程指数渐进稳定的充分条件,建立了滑动模运方程解的指数渐近稳定性定理。这就为研究时滞分布参数系统的变结构控制问题奠定了理论基础。

基于FLUENT/MATLAB接口的分布参数系统闭环控制仿真

在工程实际中常遇到的流动、传热和燃烧等问题中,大都为分布参数系统。针对该分布参数模型建模难的问题,结合CFD仿真软件FLUENT和系统仿真软件MATLAB各自的优点,根据WinSock网络通信原理,开发了FLUENT/MATLAB接口,建立了分布参数模型闭环控制快速原型的仿真平台,并且通过算例仿真验证了该方法的可行性与实用性。

川东地区层滑参数系统研究

通过对上扬子区内川东华蓥山地区沉积盖层的系统采样 ,全面测试分析岩石力学参数和物性参数 ,按层滑基本理论 ,将其中∈1q、S1l—O3w、T1j—J2 l和J2 s—J3p这五个具有岩性强度低、物性参数小的泥页岩、膏盐岩或煤层段 ,划分为滑动层位 ,其余层段为非滑动层位。把整个扬子区块内的上、中、下三部分 ,用抗压强度、抗张强度、抗剪强度、强性模量和泊松比等岩石力学参数及纵波速度、横波速度和岩石密度等物性参数进行比较 ,发现整个扬子区块的滑动层位具有一致性。且滑动层位可以作为区域性油气盖层。

滞后关联分布参数系统的分散变结构控制

针对滞后分布参数关联大系统的变结构控制进行了讨论，采用Ｍ－矩阵理论，Ｌｐ －估计及Ｌｉａｐｕｎｏｖ 方法，给出了完全分散的滑动流形和变结构控制器的设计方案．此外。

基于向量图分析的分布参数系统迭代学习控制

针对一类不确定线性分布参数系统的迭代学习控制问题进行了讨论,基于向量图分析方法,提出了分布参数系统的一种新的迭代学习控制算法,该算法与现有算法不同,具有非线性形式.此外,利用(L2,λ(ξ))范数对所提算法进行了完整的收敛性分析.

Haar小波运算矩阵与性质在分布参数系统控制中的应用

在小波理论的基础上,给出了Haar小波基所对应的乘积运算矩阵fm×m、元素乘积矩阵Hm×m、乘积积分运算矩阵W、微分运算矩阵D等,并给出了Haar小波逼近运算性质。将这些矩阵及其性质应用到分布参数系统控制问题的求解过程中,取得了较好的效果。

时滞分布参数系统变结构控制器的设计

研究了一类多时滞抛物型分布参数系统的变结构控制问题 .通过非奇线性变换建立了系统的滑动模运动方程 ,设计了系统的无记忆功能的变结构控制器 。

非线性分布参数系统状态估计的最佳测量位置

研究了分布参数系统状态估计中特有的最佳测量位置问题．建立了基于后集中方法的分布参数系统的非线性状态估计器，包括状态估计偏微分方程和微分灵敏度矩阵偏微分方程，并用适当的数值计算方法实现状态估计器的求解；以一个最小化的空间域上积分函数表达最佳测量位置的目标函数，并相应地用非线性约束优化方法求解系统具有一个或多个测量时的最佳测量位置．还以壁冷式单管固定床反应器为例，讨论了各种因素对最佳测量位置的影响及其灵敏度，并得出了一些有普遍意义的结论．

McGhan解剖型乳房假体参数系统改进与手术技巧

目的:总结自2000年以来323只应用和改进McGhan解剖型假体参数系统的经验与手术技巧。方法:为便于国人个性化选用假体,将Tebbetts的经验参数系统加以改进。原则上:215g左右为起点,中突为主;分别以乳头至胸骨上切迹(SN-N)和乳头至中线(ML-N)决定假体长宽,身高作为参考。SN-N:19cm以上多选高长(FL,FM,FF),19～17cm多选中长(ML,MM,MF),17cm以下多选低长(LL,LM,LF);ML-N:ML-N宽度+2cm=假体宽度;身高:165cm以上多选高长,165～160cm多选中长,160cm以下多选低长。植入技巧是正面标记的两点要最后放入,且上点位于乳晕切口下1～2cm为宜,腺体越少标记点越应偏低。结果:323只假体中,MM型和体积205～235g最为常用;以乳晕切口为主(89.5%);半数多置于腺体下;随访半个月～4年,103例(两个月以上87例)中无1例变形,但3例中等硬度,其中1例需手术松解矫正。外形均较满意。结论:解剖型假体的问世完全改变了传统圆形假体只有体积选择的概念,可通过不等比例的改变非正圆形假体的高、宽、突和体积参数,相对更自然、更科学的隆乳。

广义分布参数系统的变结构控制

研究广义分布参数系统的控制综合问题，给出了直接控制形式和分布控制形式的变结构控制设计的方法，并结合例子说明了控制的设计过程。

分布参数系统目标跟踪的二阶P-型学习算法

对分布参数系统的目标跟踪问题进行了讨论，针对学习控制方法，给出了一种二阶Ｐ－型学习算法．并对该算法的收敛性进行了分析，获得了系统于Ｌ２（Ω）空间中目标跟踪结果．