非线性时变广义分布参数系统的适定性问题

本文的主要目的是讨论非线性时变广义分布参数系统的适定性问题.首先,在Banach空间中引入由连续(可能是非线性的)算子引导的非线性广义发展算子,该非线性广义发展算子是广义发展算子的推广,并研究非线性广义发展算子的性质;然后,应用非线性广义发展算子讨论非线性时变广义分布参数系统的适定性问题,并给出解的构造性表达式.

非线性广义半马尔可夫跳跃系统的H∞控制

探讨一类非线性广义半Markov跳跃系统的随机稳定性和H∞控制问题。设计新型的Lyapunov-Krasovkii泛函(LKF),用于减少冗余决策变量。同时,引入参数依赖的互凸矩阵不等式(PDRCMI)来降低保守性,保证了非线性广义Markov跳跃系统渐进稳定并满足性能,最后,通过数值算例验证了所得方法的有效性。

具有分布时滞的非线性广义系统一致渐近稳定性准则

针对一类具有分布时滞的非线性广义系统,利用李雅普诺夫第二方法和广义系统的受限等价变换,给出一致渐近稳定性准则。首先,在假设具有分布时滞的非线性广义系统是正则、无脉冲的基础上,构造了新的增广Lyapunov-Krasovskii泛函(L-K泛函),在L-K泛函中加入了三重积分项以获得更多的时滞信息;然后,对L-K泛函求导后产生的积分项应用边界估值更为精确的Bessel-Legendre不等式(B-L不等式)进行处理,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式给出了具有分布时滞的非线性广义系统的一致渐近稳定性准则条件;最后,利用数值算例,通过Matlab中LMI工具箱求解,验证了所用方法的可行性和有效性。

时变非线性分布参数控制系统的小波辨识算法

基于正交函数逼近理论,在Haar小波正交规范基的基础上,总结并推导出了其积分运算矩阵、微分运算矩阵、乘积运算矩阵及其运算性质,并应用于一类时变非线性分布参数系统的辨识。借助于正交小波函数逼近方法对分布参数系统进行辨识,经正交小波逼近变换转化为代数矩阵方程,因此该方法可以不考虑初始条件和边界条件,较其他辨识方法要简单得多。该算法简单、计算量小、简化了分布参数系统辨识的求解过程,应用在分布参数系统辨识中不失为一种有效的分析方法。

参数冻结精细指数积分法在非线性车桥耦合振动分析中的应用

描述车桥耦合作用的基本问题是一个时变系统问题,且很多工况下需考虑非线性特性,使得该问题难以得到解析解,甚至数值解也可能很复杂.针对该问题的求解,提出了一种参数冻结精细指数积分法,将其应用于车桥耦合动力学模型的数值分析中.该方法结合了精细积分和指数积分特点,并将时变系数矩阵在每一积分步参数冻结,用于获得系统振动响应的数值解.考虑汽车轮胎与桥面的力和位移耦合关系、桥面沥青铺装层、桥梁材料黏弹性和几何非线性特性,建立了车桥耦合动力学模型,并应用参数冻结精细指数积分法对该模型进行了求解.通过与近似解析解、辛Runge-Kutta算法以及经典的Newmark-β数值积分法计算结果进行对比,验证了所提出方法计算结果的有效性和准确性.在此基础上,制作了缩尺车桥耦合系统模型,测试了跨中挠度响应,进一步验证了理论建模和所提算法的有效性和实用性.通过数值计算分析了所提算法的数值特性,结果表明:提出的参数冻结精细指数积分法不仅可以处理时变、非线性问题,且具有良好的数值计算精度和长时间数值稳定性;由于精细积分的特点,参数冻结精细指数积分法的计算时间步长可以取的较大,可有效提高计算效率.因此,所提出的参数冻结精细指数积分法预期可成为求解车桥耦合动力学问题的一种新的高效算法.

基于暂态数据戴维南等值参数辨识的时变广义短路比计算方法

广义短路比能有效反映多馈入直流系统受端交流电网的强度,其计算通常基于直流馈入节点处受端交流电网的戴维南等值导纳矩阵,忽略了交流电网各元件动态对电网强度的影响。本文提出了一种基于暂态数据戴维南等值参数辨识的时变广义短路比计算方法,将隐含系统元件动态特性的端口节点电压与注入端口节点功率作为辨识数据,基于多端口戴维南等值模型与最小二乘法辨识受端交流电网时变导纳矩阵,进而计算出时变广义短路比,准确地反映了系统动态对受端交流电网强度的影响。最后,以单馈入直流系统算例验证了方法的精确性,以某省级电网算例验证了其实用性,分析了负荷动态特性对时变广义短路比的影响。

未知时变时滞非线性参数化系统自适应迭代学习控制

针对含有未知时变参数和时变时滞的非线性参数化系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法.该方法将参数分离技术与信号置换思想相结合,可以处理含有时变参数和时滞相关不确定性的非线性系统.设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零.通过构造Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.给出两个仿真例子验证了控制方法的有效性.

周期时变时滞非线性参数化系统的自适应学习控制

针对一阶未知非线性参数化周期时变时滞系统,设计了一种自适应学习控制方案。假设未知时变参数,时变时滞和参考信号的共同周期是已知的,通过重构系统方程,将包含时变时滞在内的所有未知时变项合并成为一个周期时变向量,采用周期自适应律估计该向量.通过构造一个Lyapunov—Krasovskii型复合能量函数证明了所有信号有界并且跟踪误差收敛.结果被推广到一类含有混合参数的高阶非线性系统.通过两个仿真例子说明本文所提出的控制算法的有效性.

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．

一类时变非线性系统的参数反馈模糊控制器分析与设计

本文针对工业控制中一类常见的非线性时变系统 ,提出了一种利用参数反馈在线修正规则的模糊控制器 ;在全面介绍控制器结构与功能的同时 ,详细阐述了模糊规则修正器的原理和设计方法 ,并采用基于功能评价的方法进行系统分析 .在这个控制系统中 ,基本模糊控制器简单实用 ;模糊规则修正器能充分利用对被控对象的分析成果 ;GA寻优算法能进一步简化设计 ,提高性能 .仿真结果表明 ,这种控制器的效果是令人满意的 .

基于STUKF的非线性结构系统时变参数识别

针对非线性结构系统时变参数识别问题,传统无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)难以有效跟踪结构参数的变化。将强跟踪滤波原理引入无迹卡尔曼滤波,提出一种强跟踪无迹卡尔曼滤波(Strong Tracking Unscented Kalman Filter,STUKF)算法,以识别结构参数的变化。在UKF量测更新后,依据输出残差计算渐消因子矩阵;引入两个渐消因子矩阵实时调整状态预测协方差矩阵,使残差序列强行正交,快速修正结构参数估计值,使STUKF具有对结构参数变化的跟踪能力;此外,为节省计算时间,调整状态预测协方差矩阵后不再进行sigma点采样,保证了算法的高效性。数值分析结果表明,该算法能有效识别非线性结构系统的参数及其变化,并具有较强的抗噪性。

非线性分布参数系统的块脉冲函数辨识法及截断项数的最佳选取(英文)

本文介绍了利用二维块脉冲函数辨识一类非线性分布参数系统的方法，强调并进行了这种近似处理下的误差分析，通过构建一非线性整数规划模型讨论了截断项数的最佳选取问题，给出了两个实例以分别说明有关的概念和方法．

年龄相关的非线性时变种群扩散系统最优分布控制的存在性

讨论了一类非线性时变种群扩散系统的最优分布控制问题,利用LionsJL的偏微控制理论和先验估计,证明了系统最优分布控制的存在性.所得结果可为非线性种群扩散系统中的最优控制问题的实际研究提供必要的理论基础.

小参数时变非线性系统的技术稳定性

分析一类含小参数的时变非线性系统关于给定状态约束集合的技术稳定性· 根据向量微分比较原理和基本的单调性准则 ,利用向量V函数方法给出由系统系数表达的技术稳定性判据· 并讨论了基于派生系统和线性化方法研究非线性系统技术稳定性的条件· 另外 ,对于派生时变线性系统的指数稳定性给出了简单的代数判据· 最后给出示例说明文中方法·

非线性时变系统时滞和参数在线联合估计的SMSA方法

针对输入带纯迟延的一类非线性系统 ,提出时变时滞和参数在线联合估计的一种SMSA混合算法。该方法有机结合具有概率突跳特性的模拟退火和基于高维欧氏空间中凸多面体结构的单纯形搜索法 ,在最小化平均平方误差意义下动态寻找时滞和参数的最优估计值。

基于小波逼近变换的非线性分布参数系统辨识

利用Haar小波正交规范基的微分运算矩阵及其运算性质,将描述一类非线性分布参数系统的偏微分方程转化为代数矩阵方程,结合最小二乘法,确定出待辨识的系统参数,避免了对偏微分方程进行多重积分运算的繁琐;并且,可以不考虑初始条件和边界条件,较其他采用积分运算矩阵的辨识方法要简单得多,简化了分布参数系统辨识的求解过程。该方法简单,计算量小,辨识精度高。仿真结果表明了该算法应用在非线性分布参数系统辨识中的有效性。

非线性参数化时变时滞系统自适应迭代学习控制

针对含有未知时变参数和时变时滞的非线性参数化系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法.该方法将参数分离技术与信号置换思想相结合,可以处理含有时变参数和时滞不确定性的非线性系统.设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零.通过构造Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.给出仿真例子验证了控制方法的有效性.

一个非线性分布参数系统的能控性

本文利用非线性分析的拓扑方法,讨论一类非线性分布参数系统的可控性问题.

非线性时变系统的一种即时局部模型及参数估计算法

针对包含未知和不可测量的确定性扰动的非线性时变系统的辨识和预测 ,提出了一种简便实用的线性化即时局部模型 ,给出并证明了这种即时模型的存在性定理。为了跟踪快速变化的模型参数 ,利用最新的多个线性局部模型进行外推 ,提出了一种滚动多模型加权平均参数估计算法。

变批次长度的非线性分布参数系统迭代学习控制

针对一类离散的非线性分布参数系统,提出了一种批次长度随机变化的迭代学习控制问题。该类系统由抛物型偏微分方程构成。该方法采用伯努利型随机变量来描述迭代长度随机变化的情况,并根据分布参数系统的性质以及P型分布更新控制算法设计了迭代学习控制器。基于压缩映射原理,给出了系统输出误差收敛的充分必要条件并加以证明。结果表明,所提出的控制方法在λ范数意义下跟踪误差是收敛,且相对经典迭代学习算法,所提控制算法的收敛速度更快。最后,通过数值仿真验证了所提算法的有效性。