一类典型非线性-线性系统数学模型建立方法

对于典型的Hammerstein模型,如“死区一线性”和“空回一线性”系统模型,在非线性和线性部分之间的任何信息都不知道的情况下,只根据系统输入和输出信息,利用频谱分析方法,可以识别出非线性和线性部分的全部参数,并对非线性特性进行确认性检验。本文给出了识别系统全部参数的方法和步骤,最后以例题说明。     

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。     

一类非线性大系统的鲁棒变结构观测器

研究了一类具有结构和参数不确定性的非线性关联大系统状态观测器设计问题。在假定非线性系统的线性部分是可观测、不确定性和关联项满足Lipschitz条件的情况下,利用变结构控制的思想提出了一种非线性状态观测器设计方案,并证明了该观测器的指数收敛特性。所设计的观测器对结构和参数不确定性具有较强的鲁棒性。最后给出仿真研究说明了所提方法的有效性。     

广义线性模型的贝叶斯分析及稳健参数设计应用

讨论了非正态响应稳健参数设计中应用最为广泛的广义线性模型.针对广义线性模型在稳健参数设计中普遍存在的估计性问题,对广义线性模型的参数采用相对客观的Jeffreys先验分布,运用基于ARMS抽样算法的MCMC方法动态模拟出各参数后验分布的马尔科夫链,并给出了广义线性模型参数的估计值和显著性因子.根据实际工业试验数据,利用SAS软件对广义线性模型进行了贝叶斯分析,结果表明贝叶斯广义线性模型在参数估计的稳健性和显著性因子识别方面比一般的广义线性模型更加可靠和有效.     

一个类Lorenz系统的Hopf分岔分析及分岔控制

对一个新的类Lorenz系统的Hopf分岔行为及分岔控制问题进行研究。首先,通过分岔稳定性指标判定系统的分岔类型。然后,分别对系统施加线性和非线性控制器。在线性控制部分,根据Routh-Hurwitz原理,讨论了线性参数对分岔位置的影响;在非线性控制部分,利用Normal Form(规范形)方法求出系统的Hopf分岔规范式,并通过规范式系数讨论非线性参数对Hopf分岔类型及极限环幅值的影响。结果表明当非线性参数满足一定条件时,原系统的Hopf分岔类型可以被改变,并且在超临界情况下,极限环幅值会随着非线性参数的增加而增加。     

基于LMI的滑翔式飞行器鲁棒H∞时滞控制

滑翔式飞行器是一类存在参数不确定性和外部扰动的非线性系统,研究了该类对象的鲁棒H_∞控制问题。采用对原系统方程部分线性化的方法,得到滑翔式飞行器的状态空间描述形式。在系统中的非线性部分满足Lipschitz条件约束下,考虑舵机特性等引起的时滞,利用Lyapunov稳定性理论,得到了系统鲁H_∞控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)的可行解问题,得到H_∞控制器的参数化表达式。仿真结果表明,当存在参数不确定以及外部扰动时,系统能够保持较强的鲁棒稳定性,同时设计的控制器对干扰有较好的抑制作用。     

混沌系统基于T-S模糊模型的控制方法

将模糊控制技术应用于混沌控制中，可以克服反馈线性化等传统方法对参数完全精确已知的限制；用T-S模糊系统来逼近非线性系统，它的IF-THEN规则后件由线性状态空间子系统构成，进而可以应用模糊系统的控制理论求得模糊控制器，用此非线性控制器来控制非线性系统，以求良好的控制效果；模糊规则后件部分以局部线性方程形式给出的T-S模糊模型可以通过调整相关参数很好地逼近混沌系统，基于该模型采用平行分散补偿技术设计出具有相同规则数目的模糊控制器，控制器所有参数可以通过求解一组线性矩阵不等式一次性得到。仿真结果验证了该方法的有效性。     

时滞离散广义大系统的稳定性分析

从时滞离散广义大系统的满足容许条件的孤立子系统出发,利用李雅普诺夫方法,通过对关联矩阵、输入矩阵和非线性项加上范数有界约束条件,分别研究了时滞离散广义大系统的线性情形和非线性情形的稳定性问题。给出了时滞离散广义大系统的线性情形和非线性情形的稳定性判据,并且得到了关联稳定参数域。最后用数值例子说明所得稳定性判据的实用性和有效性。     

基于时间切变Gabor原子的时频建模

对尺度高斯函数与线性调频因子卷积,再做频移和时移,得到了具有四个可调参数的时间切变Gabor原子,其时频分布为聚集于其时间中心和频率中心的具有时间倾斜特性的能量曲线。给出了基于该原子集合的频域自适应信号子空间分解和相应的参数自适应时频分布,其中每步分解都采用模拟变焦距过程估计所得原子的四个参数,可用于对非平稳信号中线性和非线性变频成份进行建模和分析。     

基于状态依赖Riccati方程的复合控制导弹自动驾驶仪设计

针对直接侧向力与气动力复合控制拦截导弹的非线性控制问题,设计了基于状态依赖Riccati方程的自动驾驶仪。根据俯仰和偏航通道的非线性动力学模型,通过扩展线性化将其转化为具有状态依赖参数的类线性结构,并针对该类线性结构设计了基于状态依赖Riccati方程的加速度指令跟踪控制器。考虑到直接侧向力由脉冲发动机提供时具有离散特性,分析了实际控制量不能达到理想值时系统的非线性容限,给出闭环系统保持局部渐近稳定的充分条件。仿真实例验证了这种设计策略的有效性。     

摄动法确定控制系统动态参数研究

控制系统的动态参数对于进行准确的系统建模有着至关重要的意义，其常用方法是实验测试法和闭环曲线法。为寻求较优的方法，国内外学者在这方面进行了大量的研究工作，但尚存在不足之处。主要问题是，当系统的特性连续地发生变化时，如何使用一种较为简便的方法，根据已有的测试数据和计算数据得到变化后的系统参数，而不是使用完全重新确定的方法。在详细分析一种典型的闭环衰减曲线法的基础上，提出将摄动法用于系统特性发生变化时的参数确定中。试验表明，该摄动法能减少工作量，结果可靠。     

Bouc-Wen滞回系统动力学特性的仿真研究

Bouc-Wen滞回模型包含了非线性阻尼和非线性刚度，对各种光滑的滞回曲线都能较好的近似描述，在工程中得到了广泛应用。在不同参数下，Bouc-Wen滞回模型使系统具有软或硬式响应特性，导致系统有非线性振动特性。本文利用数值仿真技术，研究了不同参数下单自由度Bouc-Wen滞回系统稳态振动最大振幅与频率之间的关系，并分析了Bouc-Wen滞回参数对滞回振动系统的分叉与混沌的影响，发现一些新的现象。     

基于R-VIKOR方法的复杂系统装备仿真可信参数优选

复杂仿真系统的运行往往不是孤立的,它总是受到多重外部因素和自身性能的影响,在进行仿真可信度计算时,不可避免地涉及到参数的选择,在与参考模型进行比较时,需要同时考虑不同的性能指标,这就转化为多属性决策问题的研究范畴。提出一种基于R-VIKOR(resist rank reversal of vise kriterijumska optimizacija | kompromisno resenje)方法的复杂系统仿真可信参数优选方法,通过模型迁移理论获得新模型的多组气动参数,与基础模型的最优参数进行相似性计算,为具有相似气动外形的新复杂系统模型提供更可靠的气动参数。     

非标准多传感器信息融合下的状态融合估计

给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型,在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响.针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统,构建了一种有效的系统误差参数估计模型.此外对传感器问具有不同非线性误差成份的融合系统,提出了一种基于互迭代自适应半参数的状态融合估计算法.该算法通过对非标准多传感器融合模型误差的补偿,利用线性和非线性迭代的方法来提取非线性因素,进而确定状态的最优融合估计.给出了应用该算法的具体步骤,并通过理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于神经网络的辐射源识别系统设计

针对当前辐射源识别系统中存在的问题,提出了一种结合神经网络技术的辐射源识别新方法。该方法可以快速高效的识别各类辐射源,既有基于统计分析的辐射源识别系统的快速性,又有基于专家系统的辐射源识别系统的自适应性和准确性。实际仿真结果表明该方法是有效的,尤其对于参数不全、参数畸变的雷达辐射源,其识别率和识别置信度都有较大提高。在本文方法的基础上,设计出一种结构简单、快速有效的辐射源识别系统,具有一定的推广价值。     

变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生

变结构离散动态贝叶斯网络及其推理算法解决了对突变过程的建模和定性推理问题,但是环境突变是随时发生而且无法预计,由此网络结构发生变化后,网络参数必须自适应产生.针对此问题,依据贝叶斯网络的原理,定义了相关节点和最偏好状态的概念,提出了变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生算法,并将此算法应用于解决飞行器突发威胁情况下的航路选择问题,取得了满意的结果,验证了所提出的变结构离散动态呗叶斯网络参数的自适应产生算法是可行的,有望解决变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生问题.     

Maximum Likelihood Estimation of the Identification Parameters and Its Correction

By taking the subsequence out of the input-output sequence of a system polluted by white noise, an independent observation sequence and its probability density are obtained and then a maximum likelihood estimation of the identification parameters is given. In order to decrease the asymptotic error, a corrector of maximum likelihood (CML) estimation with its recursive algorithm is given. It has been proved that the corrector has smaller asymptotic error than the least square methods. A simulation example shows that the corrector of maximum likelihood estimation is of higher approximating precision to the true parameters than the least square methods.     

可调参数的粒子系统及其在飞行仿真中的应用

建立了采用公告板技术的常规粒子系统的基本框架。在此基础上加以改进,形成通过简单调节参数和虚拟函数改写(override)即可自由定义所需物体形状的粒子系统。并对源代码进行了一定程度的封装,以提高使用的便捷性。     

不同极化参数下非线性极化变换的描述

A.J.Poelman等人提出了以极化椭圆的几何极化参数即椭圆率和椭圆倾角表示的非线性极化变换方法,有效地减少了多凹口极化滤波器凹口的数目,使多凹口滤波器的实时处理成为可能。为了拓展其应用,推导了用电场矢量的电极化参数即幅度极化参数和相位极化参数表示的非线性极化变换的表达式,并论证了两种参数下非线性极化变换之间的关系。理论证明电参数下的非线性极化变换具有椭圆极化参数下非线性极化变换的全部特性,适用于雷达中杂波和干扰的极化抑制。还利用该方法对高频地波雷达中天波干扰的极化抑制进行了仿真,证明了算法的有效性。