动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识

将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识 ,同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度 ,提出了信赖域算法 ,并研究了信赖域算法的收敛性 .随后进行了算例仿真 ,证明了所提辨识方法的有效性 .

具有输入时滞和预设性能的非线性系统有限时间动态面控制

针对一类具有输入时滞和动态不确定性的非严格反馈非线性系统的跟踪问题,提出一种新的基于预设性能的有限时间自适应跟踪控制方案.利用Pade逼近和辅助中间变量将有时滞系统转化为无时滞系统,采用由一阶辅助系统生成的动态信号处理未建模动态,引入双曲正切函数实现预设性能跟踪控制,并给出基于动态面控制方法的稳定性分析.在MATLAB环境中,以具有未建模动态和输入时滞的二阶非线性系统为例,对所提出的控制策略进行数值仿真.结果表明:所提出的控制方案能够避免现有有限时间控制所出现的虚拟控制求导奇异性问题,所有信号有限时间有界,跟踪误差收敛到预设的时变区间,可见控制算法切实有效.

动态事件触发下的一阶非线性多智能体系统设定时间一致性

为了保证多智能体系统收敛速度快的同时节约通信资源,针对一阶非线性多智能体系统提出了动态事件触发设定时间一致性算法.相较于传统的有限时间和固定时间控制算法,设定时间控制算法引入时变函数,可以保证系统在任意预设时间内均可达到一致性.同时,设定时间控制算法的收敛时间上界不依赖于系统初始状态、拓扑结构和控制参数,可以根据用户需求任意提前设置.故设定时间控制算法解决了计算冗杂的问题,同时可以保证控制精度.为了进一步减少触发次数,在现有的静态事件触发控制算法的基础上引入新的动态变量,进而设计出动态事件触发算法.动态变量随时间改变,可以降低触发次数,从而减少控制器更新频率和执行机构的磨损程度.鉴于非线性系统广泛存在于实际应用场景中,基于非线性系统设计的控制算法更具有一般性.最后,通过数值仿真验证动态事件触发设定时间一致性算法的有效性.综上,本文所提出的动态事件触发设定时间一致性算法可以保证一阶非线性系统在任意设定时间内实现一致性,并且减少触发次数,更可能应用于实际工程.

基于改进连续时间动态系统的模拟SAT求解器

针对布尔可满足性问题的高效求解进行了研究。首先,通过对k-SAT问题和基于耦合常微分方程形式的确定性连续时间动态系统的分析,提出了一种基于时延信息形式的改进连续时间动态系统方程,以保持集中搜索特性;然后,提出了实现该系统方程的三个主要组件即信号动态电路、辅助变量电路和数字验证电路的模拟设计。在信号动态电路的设计中,设计了一种获得更高性能、更小面积和更低功耗的模拟硬件形式;在提出的辅助变量电路和数字验证电路的模拟硬件设计中,实现了避免梯度下降搜索陷入无解和确定给定问题的解是否已经找到的目标;同时提出了降低面积和功耗的可替代辅助变量电路的两种设计方案。仿真实验结果表明,提出的新的模拟SAT求解器不仅是有效的,而且相比于单一软件算法实现的SAT求解器和其他硬件类SAT求解器具有更高的加速性能和更低的功耗。

时间模上一类二阶延迟非线性非正则动态系统的动力学性质

时间模上的分析理论不仅有效地统一了连续分析和离散分析的理论,而且在理论和实际中都有着非常广泛的应用。时间模上中立型时滞动态系统的振动性与非振动性理论作为中立型动态系统定性理论中的重要内容,更是引起了学术界广泛兴趣和高度关注。针对时间模上一类二阶延迟非线性非正则动态系统的动力学性质展开研究,利用时间模上的微积分理论和广义的Riccati变换及各种分析技巧,在一定的条件下建立了该系统的两条新的动力学性质,进一步推广且改进了近年来已有的部分经典研究成果,并充分反映了时滞在系统振荡中的影响作用,最后给出了两个实例验证了新定理的有效性。

具有随机逆动态的马尔可夫切换随机低阶非线性系统的有限时间镇定

本文研究了一类具有马尔可夫切换和随机逆动态的随机低阶非线性系统的有限时间镇定问题。我们首先在弱解的框架下给出了有限时间稳定性理论,然后结合李雅普诺夫函数和加幂积分器技术构造了状态反馈控制器。证明了具有马尔可夫开关的随机低阶非线性系统的平凡弱解是全局有限时间稳定的。最后,通过仿真实例验证了所提设计方法的有效性。

非线性MIMO系统线性化解耦的一种新方法(Ⅰ)——连续时间系统

给出用神经网络（ Ｎ Ｎ）α阶积分逆系统实现连续非线性 Ｍ Ｉ Ｍ Ｏ 系统线性化解耦的方法。 Ｎ Ｎα阶积分逆系统由一个静态神经网络加若干积分器构成，将其串联在原系统之前，原系统则解耦成若干个相互无关的 Ｓ Ｉ Ｓ Ｏ 伪线性积分系统。理论分析与仿真结果表明，对于精确模型未知的较一般的非线性 Ｍ Ｉ Ｍ Ｏ 系统，所给出的方法均能实现有效的线性化解耦，且结构简单，易于工程实现。

基于非线性反馈方法的连续时间稳定线性系统的混沌反控制

提出了连续时闻线性稳定系统跟踪任意混沌系统实现混沌化的一般方法,该控制器通过非线性反馈取得,其中的反馈增益矩阵的求取与所跟踪的混沌系统无关,只与原连续时间线性稳定系统的状态矩阵有关。通过跟踪Rossler混沌系统和Lorenz混沌系统说明了该方法的设计过程.仿真结果表明了该方法的有效性和快速性。

离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定

研究了离散时间非线性最小相位系统的动态输出反馈镇定 .首先对离散时间非线性系统引入了逼近渐近稳定性的概念 .基于此概念 ,提出了一种动态补偿器设计的新方法 .主要结果是 ,如果一非线性系统的零动态是逼近渐近稳定的 ,则能用动态输出反馈镇定 .

非线性系统有限时间自适应动态面容错控制

针对具有传感器故障的一类严格反馈非线性系统,提出一种有限时间自适应动态面容错控制策略.考虑的传感器故障包括:固定偏差故障、漂移故障、精度下降及失效故障.以反步法为主要设计依据,利用模糊逻辑系统处理模型中的未知函数.该控制策略的显著优势在于结合有限时间理论、容错控制、模糊逻辑控制及动态面控制,使得系统无论发生故障与否,均使得系统在原点处是半全局实际有限时间稳定,同时保证系统的实际输出信号在有限时间内跟踪期望信号,且跟踪误差收敛于坐标原点的小邻域内.另外,通过采用动态面控制技术克服了传统反步法中的计算复杂问题.最后,仿真算例证明了该设计方案的有效性.

连续非线性动态系统建模的模糊神经网络方法

提出一种适合于一般连续非线性动态系统建模的新的Runge-Kutta模糊神经网络(RKFNN),证明了RKFNN的存在性。采用传统的Runge-Kutta求积公式构造,实现了对系统的状态变化特性进行学习,解决了直接映射方式对系统的动态轨迹进行学习时存在的精度低等问题,并提出了RKFNN的在线递推学习算法。对连续非线性动态系统进行建模的仿真结果表明,RKFNN方法是一种较好的方法。

数字人体的非线性连续动态系统

笔者主要从数字人体的线性与非线性动态人体系统、人体系统的自由系统和强迫系统、自治系统与非自治系统 ,人体系统的状态空间与参量空间、暂态与定态、初态与终态等非线性连续动态系统进行了深刻的描述 ,为数字人体研究提供了理论基础。

连续时间非线性时滞系统的协状态预测算法

研究了非线性连续时间时滞系统最优控制问题 ,提出了基于线性时滞模型的协状态预测算法 ,在模型与实际存在差异的情况下 ,给出了原问题的最优解 .与现有算法相比 ,该算法具有每次迭代的计算简单、易于实现等优点 。

基于混沌时间序列的非线性动态系统神经网络建模与预测

在分析神经网络非线性建模原理的基础上,以典型的非线性差分方程为研究对象,提出了一类基于神经网络的非线性动态系统建模方法.针对传统BP算法的局限性,提出了一种非线性动态系统神经网络改善梯度估计精度的新算法.并以上证综合指数时间序列为研究对象,运用本文提出的建模方法和算法,进行了我国资本市场混沌时间序列预测研究的实例分析,得到的单步预测上证综合指数误差很小(-100～100);多步预测在最初的10步之内预测效果较为理想,而在此之后的预测值则严重偏离真实值.这与混沌时间序列特性相吻合,同时也证明了所用算法的有效性.

连续和离散非线性系统的内动态稳定性分析

针对一类连续和离散非线性系统,利用连续和离散非线性系统零动态和内动态之间的关系,应用连续和离散输入-状态稳定(ISS)理论,研究系统内动态及整个系统的稳定性,仿真结果说明了内动态对非线性系统的影响。

连续时间非线性时滞系统的新最优控制算法

为了研究非线性连续时间时滞系统最优控制问题,提出了一种基于线性时滞模型的动态系统优化与参数估计的新的最优控制算法,在模型与实际存在差异的情况下,该算法通过迭代求解线性时滞最优控制问题和参数估计问题,给出了原问题的最优解.与现有算法相比,该算法具有每次迭代的计算简单,易于实现等优点,仿真结果验证了这一结论.

异质分数阶非线性多智能体系统的预设时间一致性

该文研究了一类异质分数阶非线性多智能体系统的预设时间一致性问题.设计了一类基于时变函数的预设时间分数阶积分控制器,将分数阶非线性多智能体系统转化为一阶非线性多智能体系统.然后综合利用整数阶Lyapunov函数法和预设时间控制技术,分别实现了具有连通无向图和具有含生成树有向图的多智能体系统的精确预设时间一致性控制.该预设时间可以通过时变函数预先设定,且不依赖于系统初始值和参数.最后,用实例验证了理论结果的有效性.

一类具有零动态不确定非线性系统的停息时间可调的有限时间镇定

研究了一类带有零动态不确定非线性系统有限时间镇定问题,给出了具有更强实用性的停息时间可调的有限时间稳定控制设计方法.基于有限时间稳定的Lyapunov理论和反推技术,给出了停息时间可调有限时间稳定控制器的设计步骤.所设计的状态反馈控制器使得闭环系统全局有限时间稳定,且停息时间可调整,特别是当系统初始值已知时,停息时间可以任意调节.仿真例子验证了本文的主要结论。

一类连续非线性系统的有限时间镇定问题

讨论了一类连续非光滑非线性系统的全局有限时间状态反馈镇定问题。利用有限时间Lyapunov稳定定理和加幂积分器的方法证明了这类系统在连续的状态反馈控制下是全局有限时间状态反馈镇定的,并给出了状态反馈控制器的设计方法。

非线性连续时间系统L_1控制的非线性反馈(英文)

用集值分析方法研究了仿射非线性连续时间系统具λ 指数收敛率和 ρ 性能的L1 控制问题。首先 ,引入连续时间系统的受控λ 收缩集概念 ,并建立了与其Euler逼近的离散系统的受控收缩集之间的关系。然后 ,结合此概念 ,得到了这个问题有静态连续非线性解的充分条件。这推广了在稳定性意义下文献中的结果。