非线性跟踪-微分器及其在股价模拟和预测中的应用

在介绍非线性跟踪-微分器基本原理的基础上，运用非线性跟踪-微分器对上证综指进行了模拟和预测，并将其模拟和预测结果与五日移动平均法进行比较。结果发现，不管是敏感度还是误差，非线性跟踪-微分器比移动平均法要理想得多。     

跟踪微分器滤波性能研究

对跟踪微分器的滤波性能进行了研究，由跟踪微分器滤波所产生的相位延迟，利用它能够得到的原始信号的滤波信号和其微分信号，采用预报的方法进行补偿。仿真结果表明，所采用的这种近似方法较好地再现了原始信号。在一个采样时间不固定，且采样信号带有噪声的应用实例中，采用变步长的跟踪微分器加预报的方法得到了较好的结果。     

基于非线性跟踪—微分器的金融时间序列预测

基于非线性跟踪-微分器的基本原理,开拓性地用二阶离散和三阶离散非线性跟踪-微分器对上证综指进行了预测.从预测结果来看,二阶非线性离散跟踪-微分器预测相对误差控制在8%以内,三阶离散非线性跟踪-微分器预测相对误差控制在5%以内,显示了较好的预测效果.     

自适应网格跟踪微分器设计

针对传统跟踪微分器给大幅度变化的离散输入信号安排过渡过程时存在误差较大和相位滞后等问题,提出了一种自适应网格跟踪微分器。根据任务要求将整个跟踪过程分为上升段和稳定段。将滤波因子和速度因子扩张成二维网格,并按照设定的网格细化策略依次细化网格,直到满足精度要求为止。通过若干案例仿真验证了该自适应网格跟踪微分器的可行性和有效性。它能有效地处理大幅度变化的离散输入信号,具备快速、准确、无超调的跟踪性能,而且安排的过渡过程和提取的微分信号均无相位滞后。此外,在处理连续信号时,该跟踪微分器同样具备这些优越的跟踪性能,而且不受采样步长的影响,具备更好的适应性。     

基于正切Sigmoid函数的跟踪微分器

通过引入神经网络中的正切Sigmoid激励函数和终端吸引子函数,构造了一种非线性跟踪微分器。采用完备的稳定性理论证明了所设计跟踪微分器的渐近收敛性,并通过扫频测试分析其频域特性,总结出参数整定规则。和之前的文献相比,进一步优化了跟踪微分器的结构,整合了功能重叠的参数使得更易调参。同时,加入了终端吸引子函数降低高频信号引起的颤振使得噪声抑制能力更强。仿真结果表明,所设计的跟踪微分器具备对包含一定噪声干扰的正弦信号的滤波和求导能力,且响应速度快、精度高,具备对方波信号的快速稳定跟踪和广义导数逼近的能力,且具有更强的噪声抑制能力。     

跟踪-微分器在自主巡航系统中的设计与应用

针对自主巡航控制系统中纵向车间距的滑模控制提出了利用跟踪——微分器为控制系统提供加速度信息,提高控制系统响应特性的方法。理论分析和计算机仿真结果表明跟踪——微分器能够很好地跟踪车载毫米波雷达测量的速度信号并同时准确地给出加速度信号,性能良好且设计过程简单。     

柔臂弯曲和挠转振动的非线性应力反馈控制

用数值仿真的方法讨论了一种用新型的应力及其微分的非线性反馈律来镇定柔性臂的弯曲和扭转振动的问题。该法使用跟踪－微分器取得柔性臂根部应力信号和微分信号,并与根部应力信号以及端咪的挠率信号一起组成非线性控制输入来控制柔性臂的弯曲和扭转振动。其镇定的仿真实验效果很好。     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后,与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后,在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

基于反双曲正切函数的跟踪微分器设计与应用

通过引入反双曲函数与终端吸引子函数,构造了一种新型跟踪微分器。反双曲正切函数在平衡点较近处优异的线性特性可以保证系统收敛的平滑性,远离平衡点处的非线性特性能保证收敛的快速性。通过引入终端吸引子函数,降低了高频信号引起的抖振,增强了噪声抑制能力。通过扫频测试总结得出了参数整定规则后,与典型的跟踪微分器进行对比仿真,测试了所设计新型跟踪微分器的性能。最后,在控制器设计时,基于所提出的新型跟踪微分器构造了干扰观测器。通过仿真对比,证明所构造的干扰观测器实现了对模型不确定项的有效估计。     

具有预设性能的近距离星间相对姿轨耦合控制

针对存在系统不确定性和外界干扰的接近绕飞阶段跟踪航天器相对目标航天器的姿态与轨道一体化控制任务,设计了一种具有预设性能的鲁棒反演控制器。该控制器能预先设计系统的稳态与暂态性能,保证相对姿轨跟踪误差满足预先设计的性能指标要求;为避免传统反演控制方法中存在的“微分膨胀”问题,引入滑模微分器对虚拟控制量的导数进行估计;同时利用自适应控制技术估计不确定模型参数及包含滑模微分器估计误差和外界干扰的集总干扰上界,并引入鲁棒补偿项处理这些不确定性带来的影响。理论分析证明所设计的控制方法能保证相对姿轨跟踪误差满足预设性能指标要求,仿真结果验证了所设计控制方法的有效性。     

LFMCW延迟锁相线性化环路分析

与以往研究不同,针对延迟锁相线性化环路的延迟差分环节,着重分析了其非线性特性对环路性能的影响。通过非线性分析,给出了延迟线非线性相位与非线性剩余频差的关系,并指出延迟线非线性相位是决定极限调频线性度的主要因素。利用非线性环路模型对环路的噪声性能和捕捉过程进行了定量分析,仿真结果与实测数据吻合得较好。     

一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真

基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。     

典型Weiener模型和Hammerstein模型数学模型辨识方法

本文介绍的非线性动态系统中的典型Weiener模型如“线性—限幅”系统,“线性—死区一限幅”系统和典型Hammerstein模型如“死区—线性”系统,“滞环—线性”系统参数辨识方法,是在只知道系统输入和输出,而不知道中间变量任何信息的情况下,利用频谱分析方法,辨识出系统中线性和非线性部分全部参数的。最后,还对非线性特性辨识结果进行确认性检验。     

非线性系统规律的动态可视化方法

随着对非线性系统的深入研究,人们发现生活中大量现象内部存在着复杂的非线性作用机制,单纯依靠抽象思维去发现和理解事物背后的规律越来越困难。为了展现非线性系统数据流中的内在规律信息,以相空间重构和流形学习算法为基础,提出一种非线性系统规律分析可视化方法。在此基础上,通过改进只能处理静态时序数据的算法,提出针对数据流信息的可视化方法,用于动态展示非线性系统的变化规律。最后通过仿真实验,说明该方法可以有效的可视非线性系统规律信息,辅助人们认知和分析事物发展趋势。     

非线性科学视域下大学核心竞争力探讨

从非线性科学的视角审视,大学是一个复杂的非线性系统,其学术、资本、组织、文化、外部关系等要素之间是一种非线性关系,大学核心竞争力是大学系统整体能力正效应的涌现,是大学子系统竞争力与合作力非线性相互作用基础上的协同整合,是大学系统演进中的序参量。     

从非线性作用看构建社会主义和谐社会

构建社会主义和谐社会与非线性相互作用有着内在的联系。非线性作用是系统演化的内在动力和终极原因。构建社会主义和谐社会体现了非线性相互作用。构建社会主义和谐社会,要充分运用非线性作用的相关效应。     

小波变换和神经网络在SVC中的应用研究

电力系统无功功率平衡非常重要,无功功率补偿能进行基波功率因数校正。提出了一种检测基波无功功率的方法和用神经网络补偿TCR的非线性方法,并用于FC TCR型SVC中。用小波变换滤除电压和电流中的谐波,保留基波,用基波电压和电流求出基波功率因数。TCR具有非线性特性,ANN具有非线性映射能力,用神经网络补偿TCR的非线性,方法简单实用。对采用基波无功功率因数检测方法和ANN非线性补偿的SVC控制系统的进行了访真,给出了仿真结果。     

非线性系统的鲁棒容错控制

对非线性鲁棒容错控制的研究现状进行了综述。首先介绍了一些与非线性鲁棒容错控制密切相关的研究方向,包括非线性系统理论、鲁棒控制、自适应控制等。然后分被动式和主动式介绍了非线性系统鲁棒容错控制的研究现状;被动容错控制方面,主要介绍了可靠控制方法;主动容错控制通常需要解决三个问题:诊断、控制以及二者的综合,本文按照这个划分对主动式的研究现状进行了总结。最后,探讨了该领域的一些热点和难点问题。     

Lempel-Ziv复杂度在非线性检测中的应用研究

在对动力学结构进行动力学特性分析时,首先对结构进行非线性检测,并判断该系统的非线性因素是否可以忽略非常重要.根据复杂度的物理意义和系统单一变量的时间序列隐含着整个系统运动规律的特性,本文提出系统变量的Lempel-Ziv复杂度与动力学结构的非线性程度有一定的关系,并通过计算系统变量的Lempel-Ziv复杂度对动力学结构的非线性进行检测.数值模拟结果表明,系统变量的Lempel-Ziv复杂度值的大小可以反映系统的非线性程度.     

两相流重粒子运动的非线性系统方程组的计算

本文阐述两相流重粒子运动的非线性常微分方程组实际上代表一个系统的方程组,讨论了常用的解法如Runge—Kutta法等和它的结果。本文采取变步长用有限分析法把非线性项线性化,构造一个迭代序列,逐步迭代修正非线性项,求解一般形式的非线性系统方程;并验证迭代逼近解的收缩运算条件;给出计算重粒子运动轨迹和速度的算例,结果分析和说明应用的实例。