特定湍动激励-响应类型二次非线性系统双谱分析仿真建模

自然界存在一类特定湍动激励类型二次非线性系统,属于一种特殊的非高斯信号系统,其特征是输入信号谱由湍流波动产生,而且这种湍流波动信号功率谱分布接近高斯分布.本文从拓展Choi等(1985 J.Sound Vib.99309]和Kim等(1987 IEEE J.Ocean.Eng.OE-12568)的工作入手,对以海浪激励-系泊船舶响应和充分发展湍流为代表的特定湍动激励-响应类二次非线性系统,基于双谱分析技术进行系统仿真,并对仿真系统进行了扩展的、系统的建模分析,并首次应用完备迭代法(2020 Phys.Scr.95055202)进行模型求解,计算了线性传递函数与二次非线性传递函数.所得结果均符合预期.相干分析表明,随机海浪-船舶摇动系统二次相干性远大于线性相干性,但近高斯输入型充分发展湍流的线性相干性更大.反算验证或与真实系统的对比表明,本文的湍流仿真手段与系统建模方法准确性好,求解算法效率高,可以有效应用于与湍动激励相关的二次非线性系统的模型描述与系统分析.

非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统，基于模糊集合的模糊模型，利用模糊推理规则描述动态系统的特性，是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先，利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间，然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。

非线性系统RBF网在线建模的资源优化网络方法

提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法.RON在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想,使网络能根据最近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化,从而使RBF网既能在线适应对象的变化,又能使网络规模维持在较小水平,并保证了网络的泛化能力.使用滑动窗口技术使RON对学习参数变化具有较好的鲁棒性,并更易收敛.三个标准例子演示了算法的有效性.

基于非线性互补算法的太阳能电池储能系统设计与网络建模

太阳能是一种环保型能源,利用储能系统,将太阳能转化为电能并用于驱动其他设备元件,有助于实现能源的高效利用。针对上述背景,研究基于非线性互补算法的太阳能电池储能系统设计与网络建模方法。分析太阳能储能系统的研究现状及发展趋势,结合等价非线性互补原则,确定储能部件的能量转化收敛性,实现基于非线性互补算法的电池储能收敛性研究。选用合适的电池储能元件,并在此基础上,完善动态储能模型,完成太阳能电池储能系统的网络建模与设计。

一类非线性系统的在线建模新方法

为减少非线性系统的Volterra级数模型在线建模的计算量,根据多模型合成的思想,提出一种基于预设模型在线合成被测系统当前Volterra级数模型的新方法,建立了模型合成的公式和方法.仿真实验表明,该方法具有较高的建模精度,能有效减少Volterra模型在线建模的计算量,并且易于工程实现.

基于IRBFNN和IRAN的非线性动态系统在线自适应建模

将资源分配网络算法(RAN)与相似隐单元合并操作、冗余隐单元删除操作和基于滑动数据窗连接权值学习相结合,形成了改进的资源分配网络(IRAN)算法。IRAN算法用于非线性动态系统的在线建模,能有效地改善模型精度和泛化能力。将改进径向基函数(RBF)神经网络(IRBFNN)和IRAN结合可以用于不确定非线性动态系统自适应建模。仿真研究表明:所提出的建模方法在模型精简、泛化和自适应等方面均具有优良的性能。

不确定转子系统动力学降阶模型构建与模型散度参数辨识

在航空、航天、船舶等领域的实际工程转子系统中,广泛存在高维复杂的非线性系统。在航空发动机转子系统、燃气轮机转子系统等重点研究领域,通常还难以对高维复杂非线性系统进行直接的数据处理和分析统计。针对不确定性转子系统的模型维度较高等问题,提出了一种模型不确定性动力学降阶计算模型构建和模型散度参数辨识方法。首先,根据确定性动力学模型和静态矩阵降阶方法,完善了确定性动力学降阶模型;然后,基于随机矩阵理论和非参数动力学建模方法,提出了不确定性动力学降阶模型;最后,利用系统确定性模型的一阶临界转速、振型和实验数据,对不确定性动力学模型的散度参数进行了辨识;为了验证散度参数辨识方法的有效性,笔者又在转子实验平台上进行了实验验证。研究结果表明:实验结果与降阶之后振动响应均值的差异性较小,且与不确定性动力学模型相差不超过10%,表明所采用的理论模型在描述转子系统行为方面具备了较高的准确性和可靠性,该模型可以为深入研究模型不确定性转子系统提供参考。

基于VSC的直流输电系统的稳态建模及其非线性控制

对基于电压源换流器的新型直流输电系统的数学模型和控制策略进行了研究。根据电压源换流器具有 2个控制自由度的特点 ,确立了新型直流输电系统两端换流站的 4个被控变量 ,导出了这种新型直流输电系统的稳态数学模型 ,并基此确定了电压源换流器中 2个控制量分别控制 2个被控量的近似解耦关系。根据导出的数学模型 ,设计了新型直流输电系统的稳态逆模型控制器。将逆模型控制器与 2个解耦的控制环路相结合构成整个直流输电系统的控制器。仿真结果表明所设计的新型直流输电系统控制器具有良好基金项目 :国家自然科学基金资助项目 ( 5 970 70 0 5 ) ;国家重点基础研究专项经费资助项目 (G19980 2 0 311)。ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina( 5 970 70 0 5 ) ;ProjectSupportedbySpecialFundsformajorStateBasicResearchProjectsofP .R .China(G19980 2 0 311)的控制性能。

RBF神经元网络在非线性系统建模中的应用

本文从径向基函数（RBF）神经网络的特点着手，分析了该网络存在的问题，并且对网络径向基函数中心的选取、计算以及网络的拓扑结构作了改进，最后用改进的径向基函数神经元网络对化工中的连续搅拌反应釜（CSTR）系统进行建模，结果表明方法有效．

深海采矿升沉补偿系统非线性仿真模型的建立和试验

利用Simulink软件和功率键合图建立了深海采矿主动型升沉补偿系统的仿真模型 ,该系统保留了非线性因素、无需编程、具有图形化的用户界面、物理意义强、仿真参数的修改和仿真结果的观察处理方便等优点。升沉补偿模拟系统的仿真结果和试验结果具有较高的一致性 ,表明该系统的非线性仿真模型是准确的。

非线性系统的T-S模糊建模与控制

研究了非线性系统的T-S模糊建模与控制问题,并应用到一级倒立摆的模糊建模中。采用并行分配补偿法(PDC)设计控制器,并用线性矩阵不等式(LMI)计算控制器参数,仿真验证建模正确,控制器简洁有效。

一类非线性系统的模糊建模与仿真

将模糊推理建模法应用于一阶非线性系统,推导出基于该方法建模后得到的数学模型,即变系数线性微分方程。首先根据模糊逻辑系统的插值机理将被控对象的模糊推理规则库归结为某种线性插值函数,然后将这些插值函数转化为变系数线性微分方程,从而得到控制系统的数后将这些插值函数转化为变系数线性微分方程,从而得到控制系统的数学模型。仿真结果表明,用模糊推理建模法得到的模型关于真实模型具有较高的逼近精度。

温度变化下的伺服系统非线性摩擦建模

针对机械伺服系统因温度变化产生的非线性摩擦变化,提出了一种反映温度因素的摩擦建模方法来实现对伺服系统的摩擦补偿。首先,分析了温度和摩擦的关系,并结合修正黏性摩擦的LuGre模型,讨论了该模型各参数与温度之间的关系。利用单隐层BP神经网络描述了随温度变化的各个参数,并确定了神经网络的输入、输出以及传递函数。然后,通过神经网络训练获得神经网络参数,从而得到与温度相关的摩擦模型。最后,改变运行条件,验证了提出的模型对摩擦的估计能力。建立的摩擦模型在不同运行条件、不同温度状态下的最大相对估计偏差小于2.5%,表明其能很好地估计系统摩擦力矩,满足高精度摩擦补偿。

经济系统中的非线性建模与仿真

文章分析了经济学中传统非线性建模方法的不足，提出利用基于多智能体的整体建模仿真方法来建立经济系统的非线性仿真模型，作者利用swarm仿真软件平台生成了一个产品供求关系的非线性仿真模型，研究了供求平衡出现的条件和系统中的非线性现象，证明了这种方法的可行性和优越性。

模糊规则的学习及其在非线性系统建模中的应用

探讨用神经网络的学习算法及模糊推理方法为非线性系统建模的问题．给出了学习模糊规则的新算法．这个算法首先用竞争学习为训练样本的输入空间进行聚类，然后为其确定区域划分边界，并按样本输入区域学习模糊规则．文中对于模糊规则提出了相应的模糊推理算法．并用算例验证了本文算法的有效性．

不确定欠驱动非线性系统的模糊滑模控制

针对一类不确定欠驱动非线性系统,提出了一种模糊滑模控制新方案。该方案在T-S型模糊控制的基础上引入滑模控制,有效避免了T-S型模糊控制可能出现的不稳定情况,同时改善了系统的动态性能。采用吊车系统进行系统仿真,结果表明了该控制方案的有效性。

一类非线性系统的建模及其在套管损坏趋势预测中的应用

应用含有加住随机噪声的指数模型，以现代控制理论的方法，研究在经济和工程系统建楼时，如何利用观测数据建立这类非线性随机系统的动态预测模型。给出的指数模型参数辨识的递推算法，能克服迭代算法无法在线运行、运等量大和占存储空间大的不足。当模型参数随时间变化时，通过引入虚拟噪声来补偿参数时变导致的模型误差，从而提高了预测模型的精度。针对油田开发过程中油、水井套管发生损坏的情况及原因进行了分析，并应用上述方法建立了预测模型，对油田油、水井套管损坏的趋势进行了较准确的多步预测。这种建立预测模型的方法对油田开发过程的总体规划设计有实用价值。

多项式逼近建模的非线性系统预测控制

针对可以获得有界输入输出数据的非线性系统,提出了一种多项式逼近建模的预测控制算法。将有界输入输出数据的取值域通过拓扑同胚变换到[0,1]范围内,用多项式逼近方法建立非线性系统的多个不同预测步长的预测模型,最小化目标函数求得预测控制律,并通过误差修正去除有可能存在的模型失配对系统的影响,得到了一种非线性系统的预测控制算法。算法中的预测模型直接由多项式逼近建模得到,不必求解D iophantine方程,从而减少了预测控制律的计算量。仿真结果说明算法的正确性和有效性。

坦克炮控系统非线性建模与运动性能分析(Ⅰ)

炮控系统是坦克火力控制主线的末端,其性能直接影响到坦克火力的发挥。由于其内部存在齿圈间隙、弹性形变、摩擦力矩、参数摄动和外界扰动等不确定非线性因素,造成炮控系统出现稳态"牵移",驱动死区、延时与振荡、低速"爬行"和高速调炮"超回"等一系列问题,成为制约系统性能进一步提升的主要因素。通过分析炮控系统的结构和各种非线性因素及其规律特点,建立了炮控系统非线性数学模型;在此基础上,开展炮控系统运动性能的理论分析和试验研究,探讨了各种非线性因素对系统性能的影响,为炮控系统分析、设计与非线性补偿控制、进一步提高系统战技指标和充分发挥坦克火力性能提供理论依据和试验基础。

非线性动态系统建模方法研究

讨论了一类非线性动态系统建模的新方法。首先,假设原非线性动态系统可以用Hammerstein模型来表示。然后,将Hammerstein模型的非线性传递函数转换为等价的线性形式,从而建立起中间模型。接下来,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法辨识出中间模型参数。最后,通过中间模型参数与Hammerstein模型参数之间的关系,推出非线性静态环节和线性动态环节的参数,从而实现原非线性动态系统建模。为了进一步增强建模的性能,提出了利用一种改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法。仿真结果说明了该方法的合理性和有效性。