随机干扰下拓扑时变Kuramoto网络事件触发固定时间同步

本文针对一类网络拓扑时变且耦合通道存在随机干扰的Kuramoto型振子网络的同步问题,设计了事件触发机制下的固定时间控制算法.针对耦合网络的拓扑在切换中保持连通的假设,给出了一种具有多层结构的事件触发分布式控制策略,并能够抵消随机干扰对同步性能带来的负面影响.利用随机Lyapunov稳定理论和固定时间稳定性理论给出了达到实际固定时间相位同步的控制参数条件和同步调节时间的上界.另外,证明了所使用的事件触发机制在引入双曲正切函数之后不会产生Zeno现象,并给出了触发间隔的下界.同时,在推论中给出了本文提出的控制方法也可以应对振子耦合拓扑图不连通情况的结论.最后,通过两组具有不同噪声强度的仿真实验验证了理论分析结果.

具有多重随机干扰的NSV自适应鲁棒轨迹跟踪控制

针对具有随机噪声输入干扰、泊松随机波动干扰和控制输入饱和的近空间飞行器(near space vehicle, NSV)纵向轨迹控制模型,提出一种自适应鲁棒轨迹跟踪随机控制方案,实现对高度和速度参考信号的有效跟踪。对于外环轨迹控制,分别针对高度子系统和速度子系统,设计鲁棒随机控制器,通过数值计算方法对等效控制输入转化,得到内环姿态控制所需的姿态角参考信号。针对内环姿态控制问题,基于反步控制(backstepping control, BC)方法、动态面控制(dynamic surface control, DSC)技术和随机鲁棒控制方法,设计一种基于辅助系统的自适应鲁棒随机控制方案,实现随机干扰下的NSV姿态精确跟踪,衰减多重随机噪声干扰和参数不确定的影响,获得满意的鲁棒H∞控制性能。数值仿真进一步验证了所提方案的有效性。

陆上地震勘探随机干扰分析

探索随机干扰的分析方法、变化规律及对地震勘探的影响可以为压制和消除随机干扰提供指导。通过对不同环境下录制的大量噪音记录的量化分析,归纳了随机干扰的特征,探讨了运用不同施工因素采集时随机干扰的变化。基于对随机干扰统计规律的认识,提出了数理统计分析和地球物理分析相结合的定量分析方法,明确了随机干扰产生的机理,即环境噪音的强弱主要与接收因素有关,次生噪音主要来自地震激发,系统噪音则是采集设备工作过程中产生的干扰。

地震资料处理中随机干扰消除方法分析

由于方法的局限性 ,随机干扰消除技术在生产实践中经常达不到最佳去噪效果。针对这一问题 ,分析了这些方法的基本原理 ,指出了它们的共同前提为有效波具有一定相似性 ,只有满足一定信噪比的地震记录才能使用这些技术。然后将这些方法在形式上统一到矢量分解这一数学原理上。方法的不同 ,主要在于单位相关矢量的求取方式的差异。单位相关矢量的计算方式 ,决定方法在使用上的适应性和局限性。最后给出了理论模型分析与应用实例 。

随机干扰下碰撞振动系统的动力学分析

建立一类单自由度含间隙碰撞振动系统的动力学模型。推导了系统Poincar啨映射的解析表达式,用数值方法计算了系统的Lyapunov指数谱,讨论了随机干扰对碰撞振动系统的动力学影响。最后结合最大Lyapunov指数,讨论随机非光滑系统的随机分岔。数值研究表明随机非光滑系统同样存在着丰富的倍周期分岔现象,但和确定性系统的倍周期分岔现象存在本质的区别。

随机干扰下电控空气悬架整车车身高度控制研究

为解决随机干扰对空气悬架汽车车身高度动态切换的不良影响,结合空气弹簧模型,建立了随机干扰下的空气悬架车身高度调节系统整车模型。基于单神经元自调整增益算法,设计了神经网络PID自适应高度调节控制器。为检验所设计控制器的性能,搭建了Matlab/Simulink车身高度控制仿真模型,并开发了控制器实物,用于搭建整车试验平台。仿真结果显示所设计的控制器能有效地改善随机干扰下的高度调节过程的震荡,缓解车身俯仰和侧倾,整车试验也验证了仿真结果,提高了车辆舒适性和稳定性。

随机干扰下湖泊生态系统的稳定性与稳态转换

首先建立了随机激励影响下的二维湖泊富营养化模型,运用随机动力学理论研究了该生态系统的随机稳定性与随机分岔现象,并分别探讨了参数和外部随机激励的变化对系统的稳定性与稳态转换的影响,研究结果表明随着控制参数的变化会引起系统发生稳态转换现象,同时还发现对水体中磷的浓度随机干扰是导致富营养化发生的重要因素。

板带轧机随机干扰模型与ARMA谱分析

板带轧机随机干扰模型不易建模,是制约轧机随机动力特性研究的主要难点之一。基于某铝热连轧机轧制1235铝合金的轧制力随机数据,得到平稳、正态、零均值的时间序列,采用时序分析法建立轧制力的ARMA模型及轧机动态干扰功率谱密度模型,分析了轧制力的ARMA谱特性,采用麦夸特法+通用全局优化算法,得出便于工程应用的轧制力功率谱表达式,构建轧制力随机干扰模型。对轧制力的预报、轧机动刚度的确定及对轧机与轧制过程的随机动态特性研究与分析具有一定的意义。

含随机干扰的车辆跟随系统滑模控制

为验证滑模控制用于含随机干扰的车辆跟随系统的可行性,建立了车辆跟随系统模型和相应的随机车辆动力学模型.用滑模控制法设计了随机车辆跟随系统的控制器.用向量Lyapunov函数法研究了控制系统稳定性,并得到系统指数均方稳定的充分条件.仿真中设置的随机因素为车辆的阻力.仿真结果表明,在5 s内跟随车辆的加速度和速度已接近领头车辆,车间距误差小于0.05 m.

考虑各种随机干扰源有控炸弹攻击区及弹道仿真研究

文中基于有控炸弹气动力特性与动力学模型、制导律与控制系统的飞行仿真模型,以及各种随机干扰源模型等,在不同的释放条件下,通过各种随机干扰源的不同组合,计算了大量的可攻击区。利用C++与Matlab飞行仿真软件,较为直观地比较了各种随机干扰源情况下的有控炸弹可攻击区及相应的6-D飞行轨迹。大量的数据表明随机干扰源中风场对有控炸弹的可攻击区的形状及大小影响较大,改变了该弹的可攻击区的形状及大小。因此,风场是影响有控炸弹命中率与可攻击区的重要因素。

带有随机干扰的市场模型及控制

研究带有随机干扰的市场模型。在市场运行中，每一方无法准确了解其它各方的确切态度与具体控制，指出在这种情况下可能发生对策状态变化，并提出相应的控制方法。

考虑时滞、随机干扰的有源电力滤波器鲁棒控制策略设计

对内层控制采用PWM控制的有源电力滤波器(active power filter,APF),当检测部分采用2步预测修正时,在负载较重时能够取得较好效果,但在负载较轻时APF的补偿效果较差。该文对其产生机理进行分析,指出APF系统满足鲁棒稳定性与满足干扰抑制性能对控制增益的要求是矛盾的,在负载较轻时要想取得较好的控制效果往往需要较大的控制增益,使矛盾更加凸显。为进一步提高APF的补偿效果特别是轻载下时,提出嵌入预测控制,将APF系统化成无时滞的系统,从而扩大了满足系统鲁棒稳定性的控制增益的取值范围。在此基础上,考虑实际中传感器可能受到的噪声的影响,采用鲁棒H2/H∞混合控制的方法设计控制器增益使得系统在参数摄动、随机干扰、死区干扰等影响下依然能取得较好的效果。最后,通过仿真实验和物理实验证明了所做分析的正确性和所提方法的有效性。

基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型

在对山区公路交通流随机干扰特性进行分析的基础上,研究了随机干扰对交通流的影响,利用物理学中的势能理论原理,建立了适于山区公路交通流安全分析的车辆微观分析势能模型和交通流宏观分析势能模型,并建立了基于势能理论的山区公路交通流随机干扰模型。最后,通过VISSIM仿真软件模拟短时随机干扰交通流,对建立的模型进行验证。结果表明,发生随机干扰后,路段行驶速度降低,通行能力下降,随机干扰上游交通量增大明显,发生干扰后路段交通流势能增大,发生交通事件的可能性增大。验证结果与传统交通流理论得到的分析结果基本一致,说明势能理论在山区公路交通流随机干扰特性分析方面具有一定优势。

随机干扰与随机参数激励联合作用下的Hopf分叉

本文研究van der Pol-Duffing型的非线性振子在随机干扰和随机参数联合作用下的Hopf分叉现象。本文所得结果证实了当系统处在于Hopf分叉点附近时,对系统的参数的变化具有敏感性。在研究过程中,我们利用Markov扩散过程逼近系统的随机响应,得到了沿稳定矩的概率1稳定和矩稳定的条件。对于非线性振子,我们得到了振幅过程的稳态概论密度函数。研究发现,确定性系统的Hopf分叉点在随机参数作用下具有漂移现象,这种漂移是由系统的性质所决定的,当分叉点为超临界的,分叉点向前漂移;而当分叉点为亚临界时,这种漂移是向后的。当系统处在外部随机干扰作用下时,系统出现非零响应。另外我们发现,稳态矩的分叉与其阶数无关。

随机干扰下碰撞振动系统的Lyapunov指数分析

为研究随机干扰对系统动力学的影响,建立了一类随机干扰强度下的两自由度碰撞振动系统,给出了系统所有Lyapunov指数的计算推导过程,分析了一定参数条件下不同随机干扰强度对系统周期运动最大Lyapunov指数的影响,获得了随机干扰强度变化时系统的分岔特性和不同随机样本条件下系统的不同运动状态.研究发现:在一定随机干扰强度下,系统在稳定周期运动参数区间内出现抗随机干扰能力较强的点和抗随机干扰能力较弱的点;在随机分岔区域内系统运动极不稳定,在不同随机样本条件下,系统或呈现相轨扩散的周期运动,或呈现混沌运动,可供此类问题的研究参考.

用ω-x域预测方法压制随机干扰

应用二维连续小波变换把一个二元的地震信号变换为有关时间、频率、空间和波数的四元函数，可以充分地利用信号与噪声在时间、频率、空间和波数方面的差异来压制诸如面波、规则噪声等各种干扰，能有效地提高信噪比。在小波变换域（w－x）上，信号在空间方向上是可以预测的，而噪声是不能预测的，这样，通过预测便能有效地消除随机干扰。此方法优于常规的f-x预测方法。对实际资料处理的结果表明，该方法是行之有效的。

非线性随机干扰系统轨迹跟踪预测自适应控制

针对一类受到随机干扰的非线性系统,研究了基于预测控制的轨迹跟踪自适应控制算法,该方法考虑了随机性的干扰,在控制过程中,系统不断修正非线性预测模型来提高预测精度,同时根据二次性能指标确定当前时刻的控制动作,即先预测后控制,明显地优于经典的反馈控制系统.matlab仿真结果表明,所设计的非线性模型预测自适应控制能较好的实现轨迹跟踪.相比于经典的比例积分控制算法,该算法克服不确定干扰的能力提高,动态性能更好,超调现象得到改善.

消除信号中随机干扰的一种尝试

探讨了基于信号平均原理的消除随机噪声方法,运用LabVIEW应用软件进行可视化编程,实现了这一过程,对实际信号中随机噪声进行了模拟消除试验。

平稳随机干扰中低信噪比确定性信号的检测

讨论了一种低信噪比条件下 ,从平稳随机信号中检测确定性信号的方法 .其基本思想是利用信号与噪声在时间相关性上的不同 ,构造时间相关函数作为一个统计量 ,进行目标检测 .通过计算机仿真 ,证明了其有效性 .

随机干扰的变风量空调模糊迭代学习预测控制

针对汽车变风量空调实际运行中存在的随机干扰,提出了一种基于二维框架理论的模糊迭代学习预测控制方法。首先对变风量空调系统进行线性建模;然后将空调系统作为间歇过程,利用二维框架理论得到二维状态空间模型;随后基于模糊理论介绍了变学习速率与预测步长的迭代学习预测控制器的设计方法。最后通过对比不同干扰信号条件下的跟踪响应发现模糊迭代学习预测控制不仅对周期性干扰具有较好的鲁棒性,而且在随机干扰条件下,依旧能够保持较好的跟踪性能。仿真结果验证了该方法的有效性。