一阶Lagrange系统平衡稳定性对参数的依赖关系

带附加项的定常一阶Lagrange系统在一定条件下可化成梯度系统,利用梯度系统的特性研究了带附加项的一阶Lagrange系统的稳定性及其对参数的依赖关系.以具体实例在参数平面上划出稳定性区域,进一步说明了参数的变化不仅可改变稳定性质,而且可改变平衡点的参数.

关于一阶Lagrange系统——分析力学札记之十七

讨论一阶非奇异和奇异Lagrange系统的方程,以及它们与Birkhoff方程和广义Hamilton方程的关系.

一阶Lagrange系统的Noether对称性和守恒量

本文首先将一阶微分方程化成一阶的Lagrange方程,其次,研究了一阶Lagrange系统的作用量在无限小群变换下的不变性,进而推得一阶Lagrange系统的Noether定理。

基于非标准Lagrange函数的分数阶Lagrange系统的Noether对称性与守恒量

研究基于两类非标准Lagrange函数(指数Lagrange函数和幂律Lagrange函数)的分数阶Lagrange系统的Noether对称性与守恒量.首先,分别导出Caputo分数阶导数下两类非标准Lagrange系统的运动微分方程;其次,根据作用量在无穷小变换下的不变性,给出了分数阶非标准Lagrange系统的Noether对称变换的定义和判据;最后,建立系统的Noether定理并举例说明结果的应用.

一阶Lagrange系统的Lie对称性与守恒量

将一阶微分方程组化成一阶Lagrange方程 .利用常微分方程在无限小变换下的不变性 ,建立Lie对称性的确定方程 .给出Lie对称性导致守恒量的条件以及守恒量的形式 .

一阶Lagrange系统的梯度表示

研究一阶Lagrange系统的梯度表示.给出一阶Lagrange系统可成为梯度系统的条件.利用梯度系统的性质研究系统的稳定性.给出例子说明结果的应用.

构造一阶Lagrange系统Hamilton函数的新方法

从变分原理和规范变换出发,得到构造一阶Lagrange系统Hamilton函数的条件和方法,并举例说明结果的应用.

滤波辨识(10):多变量Box-Jenkins系统的滤波辅助模型递阶广义增广参数辨识

针对多变量Box-Jenkins模型,即多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广随机梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广递推梯度辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

滤波辨识(11):多变量CARARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量受控自回归自回归滑动平均(M-CARARMA)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

滤波辨识(12):多变量OEARMA系统的滤波辅助模型递阶广义增广迭代参数辨识

针对多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA)系统,即多变量Box-Jenkins系统,利用滤波辨识理念和辅助模型辨识思想,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶递推广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法等。这些滤波辅助模型递阶广义增广迭代辨识方法可以推广到其它有色噪声干扰下的线性和非线性多变量随机系统中。

时间尺度上二阶微商Lagrange系统的Lie对称性与守恒量

研究了时间尺度上二阶微商Lagrange系统的Lie对称性与守恒量,根据时间尺度上高阶变分知识,得到时间尺度上二阶微商Lagrange系统的运动方程,基于微分方程在无限小变换下不变性原理,建立了时间尺度上二阶微商Lagrange系统的Lie对称确定方程,给出系统结构方程以及守恒量。并举例说明结果的应用。

Sprott-D不确定分数阶混沌系统的自适应滑模同步

基于非线性混沌系统滑模方法,根据分数阶稳定性理论和同步控制方法研究Sprott-D不确定分数阶系统的滑模控制与同步,并用MATLAB仿真程序对结果进行验证.结果表明,在一定的假设下,Sprott-D不确定分数阶混沌系统对应的主从系统可取得自适应滑模同步.

分数阶Rucklidge不确定混沌系统的自适应滑模同步

研究具有模型不确定及外部扰动条件下,分数阶Rucklidge系统的自适应滑模同步问题,通过设计一个滑模函数,获得分数阶Rucklidge不确定混沌系统自适应滑模同步的两个充分条件,该滑模函数可以平推到整数阶Rucklige混沌系统.用数值仿真算例检验了所得结论.

分数阶Rayleigh-Duffing系统的主共振

利用多尺度法研究了谐波激励下分数阶Rayleigh-Duffing系统的主共振。首先,利用多尺度法得到系统的一次近似解析解,通过数值仿真发现解析解与数值解吻合较好,验证了近似解析解的准确性;然后,建立了稳态解的幅频方程及相频方程,基于Lyapunov稳定性理论得到了稳态解的稳定性条件;最后,通过数值仿真并结合幅频曲线,分析发现非线性刚度系数、线性阻尼系数以及分数阶阶次等参数对系统动力学特性有重要影响,这对此类系统的优化和控制有重要意义。

滤波辨识(13):类多变量方程误差ARMA系统的滤波递阶广义增广迭代参数辨识

针对类多变量方程误差自回归滑动平均(M-EEARMA-like)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广迭代梯度辨识方法、滤波递阶广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法。这些滤波递阶广义增广迭代参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量方程误差随机系统中。

滤波辨识(14):类多变量输出误差ARMA系统的滤波辅助模型递阶广义增广迭代参数辨识

针对类多变量输出误差自回归滑动平均(M-OEARMA-like)系统,利用滤波辨识理念和递阶辨识原理,研究和提出了滤波辅助模型递阶广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广梯度迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶广义增广最小二乘迭代辨识方法、滤波辅助模型递阶多新息广义增广最小二乘迭代辨识方法。这些滤波辅助模型递阶广义增广迭代参数辨识方法可以推广到其他有色噪声干扰下的线性和非线性多变量输出误差随机系统中。

分数阶转子-轴承耦合系统非线性动力学分析

为深入挖掘水轮发电机组转子-轴承系统的非线性耦合振动特性,将该系统的阻尼力从传统的固定整数阶扩展到灵活多变的分数阶范围。建立了含分数阶阻尼的转子与含分数阶的轴承在耦合作用下的动力学模型,分析了不同分数阶阶次对系统的影响,探讨了含分数阶阻尼转子与轴承的耦合模型在阶次对称系统和阶次非对称系统中的不同运动形态,给出了系统不同条件下的运动状态分布图,对比了碰摩故障在整数阶和分数阶条件下不同形态的动力特征,验证了所提出分数阶阻尼的优越性。结果表明,分数阶阻尼相比于整数阶阻尼具有非局部性、记忆性和适应非线性等新的动力学特征。

联合激励下分数阶非线性系统非平稳响应的半解析方法

确定性和随机激励联合作用下的非线性动力系统具有特殊的动力响应特征。本文提出一种用于计算联合激励下含分数阶阻尼的非线性系统非平稳响应的半解析方法。将系统响应表示为确定性响应和零均值随机响应之和,则原分数阶非线性运动微分方程可等效地化为分数阶确定性微分方程和随机子微分方程的组合。利用时变谐波平衡法处理非线性确定性微分方程,利用统计线性化处理非线性随机子微分方程。对于后者,结合Prony‐SS算法和Laplace变换得到其分数阶等效线性方程的半解析解。联立得到的相关耦合方程,通过数值算法迭代求解响应未知量。蒙特卡罗模拟验证了此方法的适用性和精度。

基于分数阶黏弹性缓冲系统的代理模型可视化研究

分数阶黏弹性缓冲系统模型可以准确描述黏弹性材料的力学性质,被广泛应用于工程车辆的减振控制中。但由于模型本身的复杂度使得在求解及优化过程中消耗大量的时间和计算成本,而代理模型很好地解决这一问题。通过引入图形用户界面(GUI)技术,开发出一种用户友好的复杂分数阶代理模型可视化实验系统,该系统主要包含实验设计模块、代理模型模块和误差分析模块3大模块。使用时根据需求选择不同的分数阶及代理模型,输入变量取值范围信息,即可得到代理模型拟合效果图以及误差,然后对比分析不同代理模型的误差结果,选择拟合效果最好的代理模型。以Maxwell分数阶模型为例,在同等变量选择范围下分析4种代理模型获得的代理效果。结果表明:当施加外力在0~100 N,系统固有频率在0~100 Hz的条件下,决定系数为0.989 7,均方根误差为0.146的混合自适应代理模型为拟合效果最好的代理模型。此系统的开发为代理模型在分数阶黏弹性缓冲系统的计算及优化研究中提供一定的应用价值,解决了复杂分数阶求解计算成本大的问题。