高阶Broer-Kaup-Kupershmidt系统的Bcklund变换和新的局域相干结构(英文)

利用标准Painlev截断展开,引入一个完全和分离变量的函数,给出高阶Broer-Kaup-Kupershmidt系统的一个包含3个任意函数的简单Bcklund变换.通过对任意函数的适当选取,给出该系统若干新的局域相干结构.

一种用于电液位置伺服系统控制的高阶滑模控制器的设计

这里提出了一种用于电液位置伺服系统控制的高阶滑模控制器的设计,以提高电液位置伺服系统的控制准确度。从电液伺服系统的构造出发,分析了其组成结果与工作过程。以外界输入电压为依据,求取了滑阀的动力学模型,通过液压缸两个子缸压力差值形成的负载压力,计算出了滑阀动态运动时产生的流量,并通过负载压力得出了负载的位移平衡方程,进而以滑阀位移、负载位移及输入电压等系统的状态参数,获取了电液伺服系统的动力学模型。引入超螺旋控制器和广义超螺旋控制器的一般表达形式,以输入电压误差及负载位移误差为依据,构造了系统的滑动面函数,并将滑动面函数的导师与超螺旋控制器相结合,构造了基于超螺旋控制器的滑模控制器,为了提高系统的收敛速度,在基于超螺旋控制器的滑模控制器的基础上,借助广义超螺旋控制器,构造了高阶滑模控制器,以对电液位置伺服系统进行控制。实验结果表明,所提算法不仅具有较好的响应速度,而且对电液位置伺服系统的控制准确度较高,在对目标轨迹跟踪时,所提方法比模糊干扰观测器方法的跟踪准确度提高了33.11%。说明所提方法对电液位置伺服系统具有较好的控制性能。

基于高阶幂的单快拍LDACS系统波达方向估计

L波段数字航空通信系统(L band digital aeronautical communication system,LDACS)是未来航空宽带通信重要的基础设施之一,针对LDACS信号容易受到相邻波道大功率测距仪(distance measuring equipment,DME)信号干扰的问题,提出了联合正交投影干扰抑制与单快拍稀疏分解的波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法。通过子空间投影抑制DME干扰,然后使用单快拍数据构建伪协方差矩阵,对伪协方差矩阵求高阶幂,之后进行奇异值分解,并利用约束条件求解稀疏解得到期望信号来向的估计值。所提方法使用高阶伪协方差矩阵降低了噪声影响,仅用单快拍就可以准确估计LDACS信号的入射方向。仿真结果表明,改进单快拍高级幂(improved single snapshot high order power,ISS-HOP)L1-SVD算法的估计精度优于ISS-HOP-MUSIC算法。该方法可以有效抑制DME干扰,提高OFDM接收机性能。

基于事件触发的高阶切换非线性系统的有限时间动态面跟踪控制

针对一类高阶切换非线性系统,研究了基于事件触发的自适应跟踪控制问题.首先,利用模糊逻辑系统近似系统中的不确定非线性函数.通过引入有限时间收敛的一阶滤波器,解决了由虚拟控制器重复求导所导致的计算复杂度问题.利用backstepping控制技术和公共李雅普诺夫函数方法,提出了一种自适应模糊有限时间动态面控制算法.所提出的控制方案可以保证闭环系统的所有信号在有限时间内实现有界并且跟踪误差在有限时间内收敛到原点的一个小邻域内.最后,数值例子说明了所提出控制策略的有效性.

NOMA系统下基于高阶累积量的叠加信号调制识别

为解决非正交多址系统中的信号调制识别问题,利用高阶累积量的特性,提出了一种基于高阶累积量的调制识别算法,主要包含特征提取、概率密度函数构建和信号分类三个模块。仿真结果表明,与已有算法相比,所提出的基于高阶累积量的调制识别算法,在中低信噪比下可有效改善系统的识别性能。最后,利用浮点数计算了所提出算法的复杂度,结果表明该算法相较传统的最大似然检测算法复杂度大大降低,证明了该算法的有效性。

基于高阶ESO的永磁直驱风电系统快速终端滑模控制

针对永磁直驱风力发电系统非线性强和风速多变问题,提出一种基于高阶扩张状态观测器HOESO(highorder extended state observer)的最大功率跟踪控制方法。首先利用高阶扩张状态观测器精确估计出由风速突变引起的系统转矩和转速变化,然后将其前馈补偿到快速终端滑模控制器中抵消干扰,增强系统的抗扰能力和鲁棒性。仿真结果表明,该方法能够实时估计风速引起的转矩扰动,转速控制精度高,实现最大程度利用风能。

基于谱线-高阶累积量的调制识别研究与实现

已发表的调制识别算法大多基于单一特征参数,识别种类较少,且往往很难在实际系统中布署。提出了一种基于谱线-高阶累积量的数字调制识别算法,该算法利用载波频率估计、符号速率估计、定时恢复、噪声功率估计等前处理手段,结合信号功率谱、二次方谱、四次方谱中的离散谱线和四阶归一化高阶累积量,可识别2ASK、4ASK、8ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK、OQPSK、MSK、16QAM、32QAM、64QAM、128QAM、256QAM 16种数字调制信号。基于该算法,设计并实现了一种数字调制识别处理系统,可实时识别上述16种调制信号。结果表明,该实时系统对大部分调制信号的识别准确率可达到99%以上,对8PSK、32QAM、128QAM等调制信号的识别准确率可达到94%以上。

基于系统思维构建认识有机化合物的一般思路——以探索抗坏血酸为例

系统思维是理解和解决复杂现实世界问题的高阶思维。本文呈现了2019年人教版高中化学必修第二册“方法导引”栏目中“认识有机化合物的一般思路”的案例,结合维生素C的发现和发展史、生活体验来探究维生素C的结构、性质和应用,揭秘抗坏血病的机理、维生素C磷酸酯钠作为化妆品美白原料在保护和释放维生素C时所蕴含的化学原理。文章引导学生学会运用系统思维整体,关联和动态地透视现象背后的本质,解决生产和生活中的实际问题。

完全图高阶关系驱动的链接预测

图卷积网络(graph convolutional network,GCN)因其在处理图数据方面的独特优势而被广泛应用于推荐系统中,它通过利用图中节点之间的依赖关系传播节点属性信息,极大地提高了节点表示的准确度从而提升推荐性能.然而现有基于GCN的推荐方法仍因过平滑问题而难以进行更深层的建模,从而限制了用户与项目间高阶关系的表达.为此,提出了一种基于项目间关系的完全图高阶关系驱动的链接预测(link prediction driven by high-order relations in complete graph,LinkCG)方法.LinkCG通过用户-项目交互图与项目间隐式关联关系全局图组成的异构图预测用户到项目的链接,跳过了中间的用户节点直接利用完全图建模每个用户历史交互的项目间的局部隐式关联关系,获得项目间的高阶关系从而缓解数据稀疏性问题;此外,不同于基于节点嵌入的推荐方法,LinkCG通过赋予项目间的链接权重来表示项目间关系的紧密程度,并根据紧密程度进行链接预测,优化了模型的训练过程.在3个公开数据集上的实验结果表明,LinkCG作为只包含2个超参数的非深度学习模型,与一些先进的基于深度学习的基线方法相比提供了更好的性能.在社交关系数据上的应用进一步表明LinkCG能够从用户历史交互项目中获取足够丰富的用户偏好信息.

孤立子与可积系统辅助求解高阶非线性薛定谔方程的可行性分析

文章选择变系数非线性耦合薛定谔方程作为高阶非线性薛定谔方程样例,通过达布变换求解常数系非线性耦合薛定谔方程.最后比较光超格子势阱等势阱作用下,VCNLS方程组解的动力学行为.研究表明,参数d值、h值的变化,将会引起VCNLS方程组中的亮亮孤立子解、亮暗孤立子解、怪波解的变化;势阱作用下,同一个解出现周期性变化,且形状与运动轨迹均出现变化,表明孤立子与可积系统辅助求解高阶非线性薛定谔方程具备可行性.

应对高阶不确定性的输配电协同优化调度

为应对风力发电与负荷侧的不确定性,提高电力系统对可再生能源的消纳能力,实现输电网和配电网间的优化调度,该文提出应对高阶不确定性的输配电协同优化调度模型.该文模型考虑风力发电及负荷侧的不确定性,在输配电互联的基础上引入电气热综合能源系统.研究结果表明:该文模型能提高系统的风电并网能力,增强系统适应电负荷波动的性能,降低系统的碳排放,提升系统的经济性.该文研究结果可为电力系统应对高阶不确定性制定输配电调度策略时,提供依据和支撑.

基于高阶EKF的锂电池SOC测算精度研究

锂电池荷电状态是电池管理系统运行的前提和核心任务,为能够准确跟踪测算电池SOC值,以18650-20R型锂电池为主要研究对象,建立二阶Thevenin等效电路模型,经脉冲特性实验对电路模型参数进行辨识,在恒流、脉冲放电及Fuds工况下验证模型的准确性,并在此基础上实现了利用一阶、二阶及高阶EKF算法对电池荷电状态的估计。最后通过Matlab仿真结果验证,高阶EKF在锂离子电池动静态SOC测算时均具有更高的测算精度。

基于高阶思维理念的“信号与系统”课程设计

高阶思维是适应未来复杂社会,解决新问题所必需的核心能力。本文从当下混合式教学的难点出发,阐述了高阶思维理念的必要性、特点和培养条件,分析总结了高阶思维理念在“信号与系统”课程中的要求和体现,并结合具体的课程内容构建教学目标,设计教学活动和评价手段。通过针对性的设计,营造积极活跃的学习氛围,提升学生分析问题和解决问题的创新能力和不断学习的迁移能力。

一种基于高阶函数摘要的依赖簇检测方法

依赖簇是相互依赖的程序组件的最大集合,依赖簇中任意一点产生变动都会引起其他组件的连锁反应.在实际生产环境中,依赖簇检测对于软件理解、测试、维护具有非常重要的意义.传统的依赖簇检测方法基于系统依赖图(System Dependence Graph,SDG)实现过程间依赖关系的计算.但是SDG的构建过程比较复杂,时间空间的占用比较大.为提高依赖簇检测的效率并减少空间占用,本文提出了一种有效的轻量级依赖簇检测方法.该方法通过构建每个过程高阶函数形式的函数摘要,将形参和全局变量的数据依赖作为摘要参数,并用函数摘要的参数初始化过程内依赖信息.通过在调用点处对高阶函数形式的摘要进行实例化,即可将调用过程的依赖关系通过摘要参数进行传递,从而获取过程间的依赖信息.为了进一步提升检测效率,我们还提出了基于自适应计算的依赖簇检测优化策略,该策略可以减少因函数的递归调用产生的相关冗余计算.本文选取了不同规模不同领域的工程项目和基准测试集进行相关对比实验,结果表明:基于高阶函数的依赖簇检测方法相比系统依赖图的检测方法,能够提升2.689倍的分析效率并减少35.7%的空间占用;基于自适应计算的依赖簇检测优化策略在高阶函数方法的基础上能够减少56.7%的冗余计算,提升23.9%的分析效率.

基于MATLAB的线性系统动态响应曲线拟合技术

本文以高阶线性时不变系统为研究对象,选定系统结构和参数,通过传递函数中参数和曲线形状的关系来调节参数,以达到获得预定曲线形状的目的。本文的目的是采用MATLAB GUI编制并实现一个用于线性系统动态响应曲线拟合的程序,通过手动调节系统参数来拟合响应曲线,同时显示各子系统的响应曲线和总的误差曲线。

基于高阶累积量的齿轮系统故障检测与诊断

详细讨论高阶累积量(Higller order cumulants,HOC)的特点和性质,分析基于HOC理论的相关信号处理技术,以及在处理随机信号的非线性特性时独特的功能。基于HOC的振动信号分析处理技术,即双谱分析、1.5维谱分析以及双相干谱分析方法,分析了各自特点以及估计算法。在此基础上,将HOC引入到机械传动齿轮系统的故障诊断分析之中,对系统故障特征进行提取并对故障类型进行区分。对不同大小和不同类型故障的传动系统进行试验测试,采用HOC进行特征提取识别,并对HOC理论实际应用效果作了分析评价,表明HOC是一种较理想有前途的有效方法。

非线性仿射控制系统的高阶滑模控制

研究非线性仿射系统的高阶滑模控制问题 .通过适当的输入及非线性状态变换将系统分解为一个关于切换变量及其高阶导数的低阶线性子系统和一个关于滑模的低阶非线性子系统 ,进而给出了其高阶滑模控制器的设计方法 .最后 ,对两轮驱动的非完整移动机器人进行了数值仿真 。

非匹配不确定多变量系统高阶终端滑模控制

针对一类具有非匹配不确定性的多变量系统,提出了一种递阶结构的高阶终端滑模控制方法。将多变量系统变换为解耦块能控标准型。采用非奇异终端滑模,结合微分估计器,设计高阶滑模控制策略,使输入输出子系统的状态在有限时间内收敛至平衡点,内部子系统的状态收敛至平衡点的邻域内。所提方法可以简化系统结构,消除控制抖振,通过控制器参数和非匹配扰动的上界可以估计系统状态的收敛范围。仿真结果验证了该方法的有效性。

冠状动脉系统高阶滑模自适应混沌同步设计

针对冠状动脉系统混沌同步问题,系统模型受到有界但未知的不确定干扰条件下,利用几何齐次性理论和积分滑模面设计高阶滑模自适应控制器,使响应系统在有限时间内跟踪驱动系统,该方法无需提前预知扰动边界.采用Lyapunov理论对闭环系统进行分析并证明该控制器保证该系统能够在有限时间内镇定,从仿真实验结果可以看出所设计的控制器在不确定干扰的情况下系统具有良好鲁棒性和未知参数的自适应性,为能够有效治疗心肌梗死等冠状动脉疾病提供了一定的理论依据.

激光捷联惯导系统高阶误差模型的建立与分析

针对弹道导弹、火箭的工作环境存在剧烈振动的情况,研究了激光陀螺捷联惯导系统在线振动环境下的误差传播特性,指出加速度计二次项误差对导航精度有重大影响,建立了包括加速度计二次项误差的31阶误差模型。为了评价该模型的准确性,设计了静态和线振动仿真实验,将其与不考虑二次项误差的28阶误差模型进行了比较。仿真结果表明:静态时,两种模型准确度相当;当系统工作环境存在线振动时,建立的31阶误差模型比28阶误差模型准确度提高约5倍。