大功率GaAs MESFET 非线性模型的选择

对Curtic准静态、Materka、Statz以及修正Curtic－Rodriguez四种非线性模型进行比较，通过分析各种模型DC、CV、RF特性，发现修正的Curtic-Rodriguez模型精度最好，适用的偏置范围最宽，是大功率MESFET非线性模型的理想选择。

关于一类非线性模双曲型方程柯西问题的古典解

本文在性质 T 下证明一类二阶非线性模双曲型方程的柯西问题存在二阶连续可微解;在 Lipschitz 条件下证明解的唯一性。

广义非线性模型的诊断与影响分析

本文着重讨论了指数族非线性模型的诊断问题，给出了基于加权线性回归的诊断统计量，从数据删除模型出发给出了似然距离及均值溧移的Ｓｃｏｒｅ检验，研究了基于偏差度的诊断，最后讨论了扰动对统计分析的影响，本文推广了文〔１〕的结果。

220GHz回旋管多模自恰非线性模拟

采用了回旋管多模自洽非线性注-波互作用理论,在多个模式同时存在下,每个模式的纵向场随时间和空间变化,最终达到平衡状态。编制了多模自洽非线性计算程序,对220 GHz回旋管进行了数值计算,分析了回旋管中的模式竞争问题,验证了设计的合理性。

并网型直流微电网的非线性降阶建模及其估计吸引域的优化计算

面对“双高”电力系统的高维度、高随机性和强非线性,现有的建模和稳定性分析方法受限于维度、难以求解且准确度低。针对此问题,该文提出一个面向“双高”电力系统,包含非线性降阶建模和估计吸引域优化计算的稳定性分析框架。首先,考虑分布式光伏和恒功率负载的地理环境因素,应用Pioncáre规范理论,将并网型直流微电网的二次状态偏差模型依次进行分块降维、解耦和降阶变换,建立一阶二次微分方程形式的非线性降阶模型。然后,基于李雅普诺夫稳定判据,结合构造含辅助变量的最优化模型思想,并利用克罗内克积性质,提出估计吸引域的优化计算方法,构建优化的估计吸引域(optimalestimatedregionofattraction,OEROA)。最后,以分布式光伏云层遮蔽和恒功率负载扰动下的微电网系统作为算例,与基于LaSalle定理的李雅普诺夫法、Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型法对比,验证所提方法构建的估计吸引域具有更低的保守性,以及所提分析框架的有效性。

基于多元正交函数的非线性快速气动建模

多项式响应面模型是气动系数建模中常用的一种模型。实时采集的气动数据有较强的线性相关性,使用常规最小二乘回归方法估计模型参数时,由于回归矩阵的病态性导致估计误差较大。提出一种基于多元正交函数的多项式响应面建模方法,将回归矩阵进行QR分解后迭代实时数据,可以有效避免回归矩阵病态问题,提高多项式响应面模型的精确度;引入模型预测方差(PSE)与决定系数R^(2),简化模型结构,避免了模型的过度拟合。基于F-16风洞试验部分气动数据,利用仿真程序对风洞数据进行样条函数插值,得到完整的实验数据集,用以验证实验算法。采用多元正交函数建模方法分别建立目标飞行器的6个无量纲气动力系数模型,并对建模过程中的实时性进行分析。建模结果表明,基于多元正交函数建立的多项式响应面模型对实时数据有较好的预测效果;同时,建模过程中各环节的时间消耗均是毫秒级的,满足实时建模的要求,说明该方法可以实时地建立目标飞行器的非线性气动力系数模型。

考虑多控制环耦合的并网逆变器非线性建模及仿真分析

随着新能源发电技术的快速发展和电力电子化设备的规模化应用,电力电子化已成为新型电力系统的重要发展趋势。并网逆变器作为新能源接入电网的重要接口,其暂态稳定性对电力系统的稳定可靠运行尤为重要。并网逆变器具有多控制环耦合与强非线性的特征,因此建立其非线性数学模型是分析其暂态稳定性的重要基础。然而,已有的研究大多是基于小信号建模或只考虑单一控制环节的简化非线性建模,不能完全表征并网逆变器在大扰动条件下的暂态响应。因此,充分考虑并网逆变器多控制环耦合特性,建立其全阶非线性暂态模型,包含功率下垂控制环、锁相环,电压电流双闭环控制。为了便于模型应用,采用奇异摄动法推导了非线性降阶模型。利用Matlab/Simulink时域仿真和RT-Lab实时仿真,验证了全阶模型和降阶模型在小扰动和大扰动下的准确性。在非线性降阶模型的基础上进行线性化,并利用小信号方法分析了系统参数对稳定性的影响。所建立的并网逆变器非线性暂态模型具有较高的模型精度和实用性,可为电力电子化电力系统的暂态稳定性分析提供数学模型基础。

基于层叠式残差LSTM网络的桥梁非线性地震响应预测

提出了一种基于层叠式残差长短时记忆神经网络(residual long short-term memory neural network,ResLSTM)的数据驱动建模方法,实现桥梁非线性地震响应预测。该方法利用长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络在长序列回归中的优势,并采用残差连接结构降低深度神经网络中的梯度回传难度,提高了有限数据下的深度网络预测性能。同时,通过采用层叠式序列结构,降低深度神经网络隐藏层节点数目,进一步提升深度神经网络的预测精度。随后,通过两跨预应力混凝土连续梁桥与组合梁斜拉桥的数值算例对该方法进行验证。神经网络的训练样本与测试样本均源自桥梁有限元模型的增量动力分析结果。此外,采用该方法成功预测了美国Meloland Overpass桥的地震响应,并与历史监测数据进行对比验证。结果表明:ResLSTM网络是一种鲁棒性良好、计算效率高的非线性地震响应预测方法,能够利用少量数据快速准确地预测桥梁结构在地震作用下的动力响应,在桥梁抗震性能评价中具有重要的应用潜力。

基于核函数-Wiener过程的轧辊非线性退化建模与剩余寿命预测

在轧钢生产过程中,由于磨损等原因,长时间复杂工况运行下的轧辊工作性能会呈现逐步衰退的特征.考虑轧辊工作环境具有工况复杂、随机干扰强等特点,提出基于核函数-Wiener过程(KWP)退化模型,使用Wiener过程刻画轧辊退化趋势的强随机性特征,引入核函数捕捉轧辊的非线性退化路径,推导贝叶斯框架下参数估计的解析表达式,并构造轧辊可工作转动量的健康指标,进一步预测轧辊剩余寿命(RUL).结合某钢铁公司1580热轧生产线现场数据,所构建模型拟合优度达到0.989,剩余寿命预测误差低于4.7%,相较常见机器学习算法取得了更好效果,有助于提高设备运转效率与安全性并实现视情维护.

伺服加载系统非线性建模及间隙补偿控制研究

分析机械间隙误差对于伺服加载系统加载液压缸位移、负载压力和流量的影响,提出了伺服加载系统机械间隙误差的补偿控制方法,建立了机械间隙误差影响下的伺服加载系统非线性模型。通过Simulink系统仿真和系统实验,对伺服加载系统非线性模型和机械间隙补偿方法的精确性进行验证。实验结果显示:低航速小负载工况时的输出负载力精度误差由18%降低至10%,高航速大负载工况时的输出负载力精度误差由21%降低至8%,被测产品伺服机构在全行程内的输出负载力滞后误差基本消除。

基于非线性建模的水电机组动态特性仿真研究

考虑到大型机组突增突减负荷的频繁出现以及新能源不稳定性对水电机组一次调频带来的挑战,建立能准确反映机组动态性能的仿真模型显得尤为重要。水轮机调节系统具有非最小相位、强非线性特点,需对其包含的大量非线性因素进行针对性研究和处理。针对水轮机调节系统各组成部分,综合考虑各因素建立了相应数学模型,重点建立了随动系统精细化模型、水轮机外特性数学模型,最终建立了水轮机调节系统整体非线性数学模型。基于建立的模型,进行甩负荷及一次调频仿真,通过与真机数据进行对比分析,证明了模型可高精度、准确反映机组甩负荷及一次调频动态特性,为水电机组动态特性研究提供了新的技术手段。

基于最小二乘支持向量机的非线性系统建模

探讨了利用支持向量机进行非线性系统建模的方法。首先,利用相空间重构,将非线性时间数据序列映射到高维空间,以便把时间序列中蕴藏的信息充分显露出来。其次,基于最小二乘支持向量机(RLS-SVM)对系统进行建模,仿真结果表明,支持向量机具有良好的非线性建模能力和泛化能力,原始时间数据序列和重建时间数据序列相似,说明提出的算法能够有效的对非线性动态系统的时间序列进行建模。

基于人工神经网络的中医证候非线性建模研究

建模就是建立一个数学模型，使之能最好地拟合通过系统的输入输出数据体现出的实际系统的动态或静态特性。证候学研究的目的就是通过对四诊信息的综合分析，找出证候的特征，做出证型的分类诊断。因此，可以通过数理分析方法总结证型与指标之间的规律，建立证候诊断数学模型。常用的证候建模方法分为线性建模法和非线性建模法两种。

伺服比例阀的非线性建模与实验验证

针对伺服比例阀中存在的多种非线性因素,提出包含滞环、磁饱和、时变参数、摩擦、液动力等特征在内的阀整体模型.基于非线性电路原理,建立比例电磁铁的集中参数模型.在多个不同固定气隙下进行电磁铁的阶跃电压动态测试,获取一系列磁化特性曲线,通过曲线拟合和数据插值等方法建立电感、电磁力增益和耗散电阻等电磁铁关键参数的非线性函数式.根据动力学方程建立阀体机械运动部件的模型,采用直接测量和间接估算相结合的方法确定各项参数值.通过实验获取恒定压差下稳态液动力与阀芯开度的关系曲线,并提供拟合后的数学表达式.为验证伺服比例阀综合模型的准确性,设计开环和闭环2种测试方法.开环时直接给电磁铁施加恒定电压,并采集电流与阀芯位移的阶跃响应曲线;闭环时通过阀芯位置PID控制器,分别测试空载与加载时的阀芯动态响应特性.仿真和实验结果表明,仿真模型在同样的参数和测试条件下获得与实验相吻合的响应曲线,验证模型的有效性,为后续针对伺服比例阀的控制器开发和故障诊断等工作提供有效的工具.

电液半主动馈能悬架非线性建模与协调性优化

为了协调电液半主动馈能悬架的减振性能与馈能性能,建立了基于电液作动器的半主动馈能悬架的非线性模型,开展了力学特性试验,并采用最小二乘递推算法对系统模型进行了参数辨识。分析了电液作动器主要参数对悬架减振性能和馈能性能的影响,采用遗传算法对电液作动器主要参数进行了优化,并进行了台架试验。试验结果表明,频率2Hz、幅值30mm的正弦路谱输入下,优化后的电液半主动悬架簧载质量加速度降低22.23%,馈能功率提高40.51%,在保证满足一定的车辆乘坐舒适性和行驶安全性的要求下,悬架馈能性能得到明显提高。

基于新型磁链检测方案的开关磁阻电机非线性建模

该文提出了一种新的相绕组磁链实测方案,充分利用四相电机的对称性,获取5条关键位置下的磁链曲线。选取了精度较高的高阶傅里叶级数重构磁链对电流和转子位置非线性映射,建立四相8/6结构开关磁阻电机非线性模型。实验波形与仿真结果基本一致,验证了该方法的正确性。该方案无需额外机械装置和电机结构参数,较有限元法、等效磁路法和传统实测磁链法更具实用性。

异步电机的非线性建模与仿真

本文提出了一种基于静止直角坐标系的简单、实用的非线性感应电机模型,具有相对简练的表达方式和令人满意的精度。模型利用虚拟的“线性磁链”,引入非线性饱和因子考虑电机磁链饱和影响,并用并联电阻计入涡流和磁滞损耗。在电机设计信息未知的情况下,所述模型参数可以很容易地使用传统的电机实验(空载和短路)获取。文中还介绍了使用该模型进行仿真的方法,适合用CC++语言或simulink中的S函数编程实现。数值仿真和实验结果验证了模型的实用性和有效性。

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。

振动压路机的一种非线性动力学建模与仿真

根据压实作业的实际情况,建立了可以反映土壤弹塑性变形和振动轮跳振的不同压实阶段特点的土壤非线性力学模型。一次近似的前提下,利用谐波线性化方法将滞回非线性力线性化为等效阻尼和等效刚度。通过数值仿真,对振动压路机-土壤系统的动力学特性进行了研究。压实前期土壤处于弹塑性变形阶段,振动轮与土壤保持接触;压实后期随着土壤密实度的增大,振动轮发生跳振,系统产生亚谐波振动,一定条件下出现混沌,合理地调整激励频率和激励幅度则可以有效地抑制振动轮混沌。

摩擦力非线性建模与仿真

综述了常用的三种非线性摩擦力仿真模型(经典模型、状态转换模型和复位积分器模型)的算法和构造思路,并以电机驱动系统在离合器动态结合过程为例,使用MATLAB/SIMULINK进行了动力学仿真计算,对三种摩擦力非线性模型进行了比较, 结果表明状态转换模型和复位积分器模型在仿真算法的稳定性、精度和计算速度方面优于经典模型。