非线性采样系统的一种描述函数法

对于同时具有采样过程和非线性元件的控制系统是非常复杂的。无论是线性采样系统理论,还是连续的非线性系统理论和方法都难于用来描述和解决非线性采样系统的问题。本文提出了一种在S域内分析非线性采样系统稳定性和周期状态的描述函数法。它可适于分析有各类非线性元件,不同结构形式,或具有多个非线性元件的非线性采样系统。 1.分析非线性采样系统的一种描述函数法; 2.用描述函数法分析具有一个非线性元件采样系统的稳定性; 3.用DF法分析具有两个非线性元件的非线性采样系统的稳定性。分析计算表明:本方法计算,作图简单,并有足够的精确度,是工程上一种有效的方法。     

基于MATLAB的连续系统状态方程求解方法分析

人工完成信号与系统中连续系统状态方程的求解方法十分的困难,计算量大,给工程实现带来难度.本文结合连续系统状态方程,在应用MATLAB工程计算语言的基础上给出了三种基本求解方法:拉普拉斯变换法,函数lsim,迭代法,从而简便解决连续系统状态方程的求解难问题.     

劳斯判据在非线性系统分析中的应用(摘要)

描述函数法是分析非线性系统的最常用的方法之一。因为应用这种方法时,非线性系统的阶数不受限制,所以在分析非线系统的方法中,描述函数法占有极其重要的地位。由于描述函数法是分析非线性控制系统的一种近似方法,它是线性系统理论中的频率法,在一定假设条件下,在非线性系统中应用,所以,以前文献上所介绍的用描述函数法分析非线性系统的手段,都是建立在频率法基础上的,如利用奈魁斯特图、尼柯尔斯图及伯德图进行分     

具有不同采样周期的双闭环采样系统的数字仿真

本文主要叙述对微型计算机控制的双环系统——具有不同采样周期的双环采样系统进行数字仿真的程序;用该程序对目前在传动系统中广泛使用的双环微机控制系统在内、外环不同采样周期时系统的跟随性能进行了仿真计算,给出了计算结果及初步分析。表明用该程序分析具有不同采样周期的双环系统是十分有效的,对正确设计双环采样系统的数字调节器提供了一种较为方便的方法。利用该程序配合参数寻优程序也可以进行双环采样系统的计算机优化设计。     

基于解空间向量分解的非线性系统的建模及仿真

针对具有非线性特性的采样系统的建模提出了一种新的方法.具体实现是:首先得到非线性采样系统的状态空间模型;然后把两个采样时刻之间的非线性响应分解为一个线性响应和一个非线性扰动;进而采用解析积分来得到其线性响应的表达式,采用正交多项式级数来近似非线性扰动部分的响应,然后把这两部分响应组合起来就得到非线性采样系统的解.仿真结果表明,本文提出的建模方法相比于常用的时间推进法,不仅能够获得较高的准确性,而且还能够减少仿真时间.     

非线性系统描述函数法的计算机研究

非线性控制理论中的描述函数法,在工程中具有实用价值,本文介绍用计算机求取多类非典型非线性元件的描述函数,为描述函数理论的研究和应用开拓了更广泛的途径。     

基于速率限制舵机的Ⅱ型驾驶员诱发振荡预测方法研究

为预测由于速率限制舵机引起的Ⅱ型驾驶员诱发振荡(PIO),根据速率限制舵机的特点,建立了简化的速率限制舵机模型,在时域内对其动态特性进行了仿真分析,针对速率限制舵机非线性的特点,采用了描述函数法来研究闭环系统的特性,推导了饱和速率限制舵机的描述函数模型,研究了Gap准则预测II型PIO的具体方法。最后,通过一个简单的算例,介绍了这种预测方法的整个过程。该方法简便明晰,为非线性人机闭环系统的PIO预测提供了一种参考。     

基于速率限制舵机的II型PIO预测方法研究

为预测由于速率限制舵机引起的II型PIO,根据速率限制舵机的特点,建立了简化的速率限制舵机模型,在时域内对其动态特性进行了仿真分析,针对速率限制舵机非线性的特点,采用了描述函数法来研究闭环系统的特性,推导了饱和速率限制舵机的描述函数模型,研究了Gap准则预测II型PIO的具体方法。最后,通过一个简单的算例,介绍了这种预测方法的整个过程。该方法简便明晰,为非线性人机闭环系统的PIO预测提供了一种参考。     

伺服系统的计算机辅助分析与综合

本文讨论利用计算机对伺服系统进行分析与综合的方法。系统是采用传递函数描述的。程序的建立基于经典线性控制理论中的频率特性法。用本程序解决的主要问题有(i)设计串联补偿器;(ii)系统的稳定性分析;(iii)计算系统的开环和闭环频率特性;(iv)计算系统对典型作用函数(阶跃函数,斜坡函数,抛物线函数)的瞬态响应。通过设计者与计算机之间的直接对话,使系统综合与分析的工作在短时间内很快完成。文章最后给出了一个应用实例。     

随机共振的数值模拟

给出了变步长Runge-Kutta 算法,作为非线性随机微分方程的求解方法.利用此微分方程所描述的系统所表现出来的随机共振特性,检测强噪声背景下的弱信号.并应用Simulink软件强大的功能以一种很直观的方式完成了计算机仿真.将此方法应用于强噪声背景下的微弱周期信号检测,可以更方便直观地改变系统和信号参数,为微弱故障特征信号的提取提供了一种实用仿真系统.     

状态空间梯度投影法在汽车设计中的应用

本文用状态方程描述机械系统的动态特性,直接处理设计变量和状态变量,通过利用伴随变量的灵敏度分析,将非线性规划中的梯度投影法推广到函数空间的动态最优化,形成状态空间梯度投影法;并对CS-131轻型货车悬架系统进行了优化设计.计算表明,该方法适用于承受各种时变载荷的机械系统最优设计.     

等效频率特性法

本文论述用于非线性控制系统分析与设计的一种新方法——等效频率特性法。新方法将分析设计线性系统的频率法直接用于非线性系统的分析与设计，这既简化了计算，又能直观地表示出非线性特性对系统性能的影响。     

基于神经网络自适应控制的磁滞类间隙补偿

利用连续时间动态微分方程描述磁滞非线性特性,采用两个神经网络函数分别逼近未知的非线性函数和磁滞模型的扰动误差,结合反步法提出一种自适应控制方案。仿真结果表明,系统具有良好的跟踪性能和全局稳定性。     

负载特性激发的非线性项的不连续性跳跃

为了探索非线性系统的跳跃现象,研究了一个由代数方程描述的简单非线性系统。该系统中的非线性项在一定的参数组合及某些激励下会发生自异变行为。用负载线图解法分析了非线性元件自异变行为的产生原因、非线性项工作点轨迹与约束方程之间出现连续不相容现象。对不同的负载电阻,实验和计算机仿真结果表明,有跳跃滞的和完整的非线性特性曲线。负载电阻较小时,非线性项的特性曲线有些部分是不能观察到的,无法测量到单射的特性曲线,只能观察到有跳跃滞的不连续曲线。     

求解一类强非线性振动的方法

提出一种用于强非线性系统求解的方法－频闪－谐波平衡法。利用该方法可求出广泛的一类强非线性系统主共振解及次谐共振解存在的条件并能从相关公式知道系统的基本参数对系统特性的影响,可为避免共振提供理论依据,同时可通过相关公式的引导来调节系统的基本参数从而改变系统特性。频闪－谐波平衡法与计算机数字仿真计算结果比较表明,频闪－谐波平衡法在定性方面是正确的,在定量方面,精度可以满足工程要求。     

含非线性摩擦的伺服系统连续模型直接辨识

为准确描述伺服系统的动态特性与摩擦非线性,提出了一种非线性连续模型直接辨识方法. 该方法以离散输入输出数据与速度方向的逻辑值作为辨识输入,通过等价变换将未知参数都转移到模型的线性部分中,再运用基于状态变量滤波器的直接辨识法求得未知参数,从而获得伺服系统的非线性连续模型. 通过仿真及在双向转台伺服系统的实验表明,该方法在有噪声的情况下仍能准确辨识出非线性连续模型,能准确描述伺服系统的动态特性.     

基于近场动力学方法的结构准静态变形的定量计算

近场动力学(Peridynamics,PD)是一种新兴的基于非局部模型描述材料特性的数值计算方法.该方法假定位于连续体内的粒子通过有限的距离与其他粒子相互作用,通过积分计算在一定近场范围(horizon)内具有一定影响域的材料点之间的相互作用力,而不论位移场的连续与否,避免了传统的局部微分方程求解在面临不连续问题时的奇异性和现有多尺度算法的复杂性.在近场动力学理论框架下,考虑近场范围尺寸对本构力函数的影响,构造了二次多项式型本构力核函数,对反映物质点长程力基本特性的本构力函数进行改进.通过引入人工阻尼、构建分级加载算法和系统失衡判断准则,使近场动力学方法能适用于定量的准静态变形的计算分析.     

双曲环面自同构的计算机构造及其混沌特性证妹

在计算机上构造了双曲环面自同构(LA),直观形象地描述了其混沌性态,给定环面内径后,LA将使T与欧氏空间的单位正方形S一一对应,则T上的动力系统可以在S上做相应的讨论.计算对应特征向量的稳定与不稳定子空间,LA是T的微分同胚及稠密等混沌特性,其结果对湍流的涡旋和星云轨道中环面具有的混沌动力学特征提供计算机证明构造的方法.     

基于T-S型模糊系统的复杂系统镇定控制器

针对局部可用非线性系统描述的复杂系统问题,基于T-S(Takageno-Sugeno)模糊模型,给出了一种设计非线性镇定控制器的方法.该方法所依赖的稳定性假定只涉及其中一个特定的模糊子系统和隶属函数的选取,而模糊规则库中的隶属函数可以依照一个明确的方向选择,所得到的非线性控制器依赖于隶属函数的选取,保证了全局模糊逻辑系统渐近稳定.通过仿真验证了该非线性控制器的有效性.     

广义MASON公式

本文提出了一个广义Mason公式。直接由系统的原始信号流图,用此公式可计算采样系统输出量,也可计算连续系统输出量。对采样系统:此公式比文献[1]和文献[2]给出的公式简单,对无采样器回路(连续回路)处理方便。对连续系统,此公式即为Mason公式。