基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络及应用

目前基于高斯牛顿法及其衍生算法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度,但只对小残量或零残量问题有效,对大残量问题则收敛很慢甚至不收敛.为了实时解决神经网络学习过程中可能遇到的小残量问题和大残量问题,引入NL2SOL优化算法,并与GaussNewton法相结合,构建基于GaussNewton-NL2SOL法的前馈神经网络.仿真实例表明,该神经网络较好地解决了残量问题,具有良好的收敛性和稳定性.     

基于广义卡尔曼-布西滤波的压缩光相位自适应估计方法

应用量子理论获取导航测角中的相位参数,有望获取超越经典理论极限的定位精度.在利用量子零拍探测测量相位压缩光的相位时,本振相位与待测相位在正交的前提下得到的零拍电流受到散粒噪声的影响最小.为了保证本振相位能够时刻满足此条件,并考虑到导航系统非线性和实时性的特点,基于广义卡尔曼-布西滤波设计了零拍锁相环,对本振相位进行实时的反馈控制,进而实现对压缩光相位的实时估计.理论分析以及仿真结果表明,利用压缩光作为信号场获取相位参数时能够突破散粒噪声的限制,提高导航测角系统的定位精度,并且在最优压缩度处相位估计精度最高,最优压缩度取决于压缩光强度以及测量系统的相位稳定性.      

具有无限时滞和反馈控制的二种群生物竞争系统的持久性

运用进一步发展Francisico Montes de Oca和Miguel Vivas的分析技术和微分不等式原理,得到了关于具有无限时滞和反馈控制及不含有瞬时反馈项的两种群竞争系统的持久性的充分条件。     

多参考输入多误差输出FXLMS算法及其在机动车辆室内噪声抵消中的应用

针对改善坦克、汽车等多发动机机动车辆室内噪场环境这一课题,在系统研究自适应信号处理和主动噪声控制方法的基础上,推导了多参考输入多误差输出FXLMS算法,提出了基于多参考输入多误差输出FXLMS算法的机动车辆室内主动噪声控制方案,并给出了计算机仿真结果.     

关联时滞大系统的H∞动态输出反馈控制——LMI方法

基于线性矩阵不等式方法 ,针对具有N×N个任意未知常时滞的线性连续大系统 ,给出了整个关联时滞大系统的H∞ 动态输出反馈控制器存在的充分条件和设计方法 .由该方法设计出的控制器不但使闭环系统渐近稳定而且保证闭环系统从扰动输入到被控输出的传递函数的H∞ 范数小于给定的常数γ .     

直拉式可逆冷轧实验轧机张力控制技术

直拉式可逆冷轧实验轧机的张力控制仅使用张力反馈进行闭环控制无法兼顾速度匹配和张力稳定的要求.研究发现采用速度前馈加张力反馈的组合控制技术,可以很好地解决这一问题.前馈控制器是根据轧制速度设定值计算伺服阀流量设定值,进而计算出伺服阀开口度.反馈控制采用一个PI控制器,根据张力偏差,计算伺服阀开口度.将前馈和反馈控制量叠加后作为张力液压缸伺服阀开口度的总设定值.该技术在某450mm直拉式冷轧实验轧机的张力控制中取得了很好的效果.     

一般广义周期时变系统输出反馈控制

针对一般广义周期时变系统输出反馈控制问题,采用广义Lyapunov不等式和线性矩阵不等式的分析方法,通过对一般广义周期时变系统引入一个反馈,得到了该类系统允许且满足H∞控制性能指标的一族输出反馈控制器.所得结论是广义系统输出反馈控制研究成果向一般广义周期时变系统的自然推广.最后,通过数值算例说明了设计方法的有效性.     

多层前馈神经网络的动态规划算法

利用动态规划来训练多层前馈网络，即逐层修改网络的权值。其算法采用有关文献提出的矩阵的广义逆的正交反向传播算法，经有限次迭代即可得到每一层的最优权值。     

锁相环路计算机辅助分析的一种方法

提出了一种面向系统数学模型的模块连接式锁相环路计算机辅助分析方法，利用该方法，可对任意类型锁相环路的工作过程，时域特性，频域特性，捕捉过程及输入叠加噪声对锁相环路的影响等多方面进行计算机辅助分析，其特点是：１）原理简明，编程简单；２）不受锁上环咱阶数，输入信号形式及鉴相器类型的限制，可分析各种线性及非线性的锁相环路，适应能力强；３）可分析随机叠加输入噪声对锁相环路性能的影响，４）锁相五路各点工作状     

双线性系统随机多输入间接自适应前馈控制器及其应用

本文针对随机双线性多输入系统，提出了一种适用于具有多种扰动对象的随机多输入间接自适应前馈控制器，其特卢、是通过引入改进的广义最小方差最优控制律来克服双线性对系统的影响，该控制器采用间接算法实现，并适用于延时未知系统。它不仅具有渐近最优的控制的效果，可以对可测干扰实行有效的动静态补偿，消除稳态跟踪误差，使随机干扰对系统的影响最小，而且即使用于不稳定和（或）逆不稳定系统也具有全局收敛特性。文中还介绍了如何应用该控制器来实现多变量系统的随机间接自适应解耦控制。