非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

一类近似线性化方法的研究

从全局的观点讨论连续时间不满足可精确性化条件的多输入非线性系统的线性化问题，即对于不满足可精确线性化条件的多输入非线性系统，在某平衡流形上构造一个一致近似于原系统的可线性化系统，通过近似系统设计了原系统的控制律并证明了该控制系统的跟踪性能。     

小波去噪及其在信号检测中的应用

基于信号和噪声在小波变换下表现出的截然不同的性质，提出了一种非线性的消噪方法．该方法与传统的消噪方法不同，它并非等价于信号通过一个低通或带通滤波器，而是根据信号与噪声的奇异点性质不同进行滤波，因而在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率．理论分析和实验表明该方法特别适合于弱信号的检测和定位     

一般非线性系统的精确线性化

讨论了一般非线性控制系统状态方程无反馈精确线性化及反馈精确线性化．引入一类相关的仿射非线性系统（即伴随系统）,通过研究一般非线性系统与其伴随系统的关系,利用伴随系统的精确线性化结论,获得一般非线性系统精确线性化的充要条件,其结果包含了仿射非线性系统的已有结果．所提出方法适用于解决一般非线性系统的其他精确线性化问题．     

基于微分几何的非线性汽车悬架主动控制

汽车悬架是复杂的非线性系统,采用传统的近似线性化方法得到的模型不够精确,文章建立了1/4车悬架系统非线性振动模型,应用基于微分几何理论的精确线性化方法,通过恰当的坐标变换和非线性状态反馈将系统简化为一线性系统,实施线性最优控制策略解得控制器。作为比较,建立了传统的近似线性化1/4车悬架系统的模型,应用线性最优控制策略获得控制器。最后将这2个控制器的控制效果进行仿真比较,结果表明前者效果较好。     

非线性小波变换及其应用

对线性小波变换和非线性小波变换进行了介绍,在此基础上重点分析了非线性小波变换的优点,最后对非线性小波变换的若干典型应用及应用中的问题进行了讨论.     

非线性扩散与小波变换的混合图像去噪算法

在分析小波变换与非线性扩散之间联系的基础上,针对Haar小波变换阈值收缩去噪的不足,提出了基于非线性扩散与小波变换相结合的复合去噪算法。该算法对图像一次小波变换的3个高频先进行阈值收缩,然后对低频进行非线性扩散预处理,再进行非线性扩散。通过对比分析实验证明本模型在图像去噪中取得较高的峰值信噪比,取得了更好的图像去噪性能。     

小波变换在浑沌研究中的应用

利用D.E.Newland提出的谐波小波变换来识别浑沌.鉴于任何非线性振动系统,其解最多有3种不同形式,即特种形式的周期响应、拟周期响应和浑沌响应,将小波变换和Poincare映射结合起来,用Poincare映射来确定周期及周期数,用小波变换来区分拟周期响应和浑沌响应,从而对系统运动的特种形式进行准确判断;此外,用这种方法分析了参数空间中对应于特种形式解的存在域,揭示了非线性振动系统的响应特性.该方法可用于对初值空间及吸引域进行分析.     

基于反馈线性化的整车振动状态观测算法

针对整车振动状态观测器设计中的整车悬架系统高维非线性特性,提出了反馈线性化卡尔曼滤波算法.基于微分几何理论,通过求解坐标变换,将车辆非线性振动模型变换成一个可观测的标准型,实现系统的精确反馈线性化,进而采用线性卡尔曼滤波算法,针对变换后的线性系统设计观测器,最后通过坐标逆变换获得原非线性系统的状态观测值.仿真结果表明,相比扩展卡尔曼滤波算法,该算法能够提高车辆振动状态观测精度和运算效率.      

MlMO离散时间非线性系统的控制设计方法

提出MIMO离散时间严格反馈非线性系统的一种控制设计方法。首先,将非匹配离散时间严格反馈非线性系统变换为匹配离散时间严格反馈非线性系统,然后再对变换后的系统进行反馈线性化设计。最后给出仿真算例。     

基于小波包算法的电力系统故障信号处理

提出应用小波包算法来提取电力系统暂态故障信号的基频分量。正交小波包分析能够将信号的频带分割得更精细，对频带进行多层次划分。本文提出电力系统故障信号的小波包分析方法，就是对电力系统故障信号进行细分，以便更精确地提取基频信号。并且将小波包算法与传统的傅立叶算法进行了比较。如果将小波包算法应用于数字保护，则对于提高电力系统的数字保护的准确性很有帮助。     

用中心流形与形式级数法研究超音速流中带外挂二元翼的稳定性

基于超音速气动力活塞理论，采用第二类拉格朗日方程建立了带外挂二元翼系统在超音速和超高音速气流作用下的动力学方程。针对外挂上带有立方非线性刚度的系统，研究了刚心位置和等效线性刚度对颤振边界的影响。采用中心流形和形式级数方法研究了颤振系统平衡点的稳定性，并采用四阶龙格-库塔方法计算了非线性气动弹性系统的响应，验证了理论分析结果的正确性。     

强非线性颤振分析的一种改进的等效线性化法

分析了含三次强非线性俯仰刚度的二元机翼颤振系统。线性化俯仰方向的自由振动方程,用谐波平衡法求解该线性化方程,得到了改进的等效线性刚度。采用改进的等效刚度,应用等效线性化法得到了非线性颤振系统的分岔方程。算例表明,该方法提高了等效线性化法的精度。     

小波分解单通道盲分离干扰抑制方法

在单通道通信系统抗干扰问题中,由于先验信息不足,不能采用常规的盲分离方法抑制干扰?针对此问题,提出一种小波分解结合独立分量分析(independent component analysis,ICA)的单通道盲分离抗干扰方法?该方法利用小波分解,将单路混合信号分解为一系列的小波分量,通过计算各层小波分量的能量,选择最优小波分量作为ICA的输入信号,采用ICA方法实现信号的分离和重构?该方法选择最优小波分量进行盲分离,有效减少分离算法的计算量,同时降低噪声对系统性能的影响?仿真结果表明,所提方法可以有效地分离混合信号,提高单通道通信系统的抗干扰能力和系统处理速度?     

建立斜拉索单元刚度矩阵的等效线性化方法

用线性化方法建立斜拉索单元刚度矩阵,其单元刚度矩阵范数和张力增量与拟弹性模量方法的结果具有很好的一致性.对一斜拉索平面桁架算例进行分析,结果表明线性化方法所建立的斜拉索单元刚度矩阵与拟弹性模量方法具有同样精度,说明本文方法是有效的,可用于大型结构的有限元分析中.     

隔水管非线性振动的线性化分析

本文在规则波浪与海流联合作用下对海洋钻井隔水管进行了动力分析,对非线性拖曳力采用改进的线性化方法,推导了有限元线性振动方程。求解这些方程几乎象静力方程一样,只需要少数几次迭代就可求得响应最大值。同时给出一些规则波浪与海流联合作用下的算例,并对由本文方法和由非线性时间域动力分析方法分别求得的两种结果进行了比较。比较表明,两种计算结果吻合。本文的线性化方法及把动力方程变换为静力方程的方法,能节约计算机时。隔水管是海洋工程中较典型的构件,该分析方法便于实际应用。     

非线性随机振动系统对非高斯激励的响应

用推广了高效线性化法,计算具有泊松分布的随机脉冲过程（非高斯）激励的非线性系统的随机响应。将传统的Ｉｔｏ随机微分方程中的Ｗｉｅｎｅｒ过程增量,用复合泊松过程增量代替,得到矩方程,再用线性系统的随机微分方程替代非线性系统的随机微分方程,以使两系统的矩方程在四阶矩上具有最小误差,用Ｄｕｆｆｉｎｇ振子作算例,得到均方响应更接近于数字模拟结果。     

Wavelet Neural Networks for Adaptive Equalization by Using the Orthogonal Least Square Algorithm

Equalizers are widely used in digital communication systems for corrupted or time varying channels. To overcome performance decline for noisy and nonlinear channels, many kinds of neural network models have been used in nonlinear equalization. In this paper, we propose a new nonlinear channel equalization, which is structured by wavelet neural networks. The orthogonal least square algorithm is applied to update the weighting matrix of wavelet networks to form a more compact wavelet basis unit, thus obtaining good equalization performance. The experimental results show that performance of the proposed equalizer based on wavelet networks can significantly improve the neural modeling accuracy and outperform conventional neural network equalization in signal to noise ratio and channel non-linearity.     

小波域中值滤波器在陀螺寻北仪中的应用

研究了利用小波变换消除陀螺干扰漂移的方法．通过对陀螺寻北仪两位置寻北方案的分析，表明陀螺随机干扰信号是影响系统精度的主要误差源．为此将中值滤波与小波阈值去噪相结合构造了小波域中值滤波器，并应用于陀螺数据处理中．寻北试验结果表明，该滤波器在有效对白噪声滤波的同时也能较好地去除脉冲噪声，与传统的去噪方法相比，寻北精度提高20％，对陀螺各种干扰信号具有很好的抑制作用．     

基于小波变换的虚拟式声级计的设计及实现

为了克服传统声级计测量精度不高、电路参数调整困难的缺陷,使用小波变换代替传统的FFT对非平稳的噪声信号进行时频分析以获得更准确的噪声各频率成分的幅值,从而在对频率成分进行加权后获得更为准确的声级测量值.利用虚拟仪器技术,在LabVIEW开发环境中采用G语言对算法做了软件实现,它结合PC强大的软硬件资源实现了整个测量系统.为有效实现对多点测量数据的分析和利用,应用LabVIEW的DataSocket编程接口实现了测量数据的网络传输.经测试,该虚拟式声级计达到了较高的测量精度并且具有功能丰富、使用方便的优点.