一种离散非线性随机系统模型的非线性结构的自校正控制器

本文给出了一种描述离散非线性随机系统的数学模型,它是CARMA模型的一种扩展,双线性系统模型是它的一种特殊形式,并给出了新模型下自校正控制器的算法,它将CARMA模型下的算法结构从线性扩展到非线性。     

一种离散非线性随机系统模型及其自校正调节器

建立了一种描述离散非线性随机系统新的数学模型,它是CARMA模型的一种扩展,双线性系统模型是它的一种特殊形式,参考CARMA模型下自交正调节器控制律的算法结构,同时给出了新模型了自校正调节器的算法,它将CARMA模型的算法在结构上从线性扩展到非线性。     

一类非线性系统的广义预测控制

将广义预测控制应用于Hammerstein模型描述的非线性系统,得到了一类非线性系统的广义预测控制算法.仿真结果表明,该算法具有较强的鲁棒性.     

多个体系统编队分布式控制的循环追踪算法

系统总结循环追踪算法演进过程,建立和推导二维平面循环追踪算法模型,包括线性循环追踪、定速非线性循环追踪、变速非线性循环追踪等,并结合数值仿真,对上述3种循环追踪算法性质和特点进行分析。研究结果表明:线性循环追踪中,个体均以对数螺旋曲线轨迹收敛于初始几何中心,定速非线性循环追踪中,个体收敛于以初始几何中心为圆心的圆上;变速非线性循环追踪中,系统最终状态与控制增益有关。     

类模糊神经网络与非线性系统的在线控制

以实现非线性动态系统的在线控制为目的,提出了一种具有隐层数少、运算简便和逼近能力强等优点的神经网络－类模糊神经网络,并就非线性动态系统的在线控制给出了基于类模糊神经网络控制的选择记忆算法,使谤类非线性系统的在线控制问题得以解决。     

一类非线性系统的自适应广义预测控制

利用Hammerstein模型描述一类非线性系统，提出了一类适用于非线性系统的自适应广义预测控制算法（NAGPC），该算法将整个控制系统分解成线性和非线性两部分考虑；在线性部分中，根据广义预测控制（GPC）算法中控制增益阵F的特点导出了一种速度较快，计算量不大的GPC改进算法。非线性部份利用插值原理给出了一种便于计算机实时计算的根值解法，并将其解作为整个系统的控制输入。仿真结果表明，NAGPC算法计算速度快，鲁棒性较强，稳定性较好。     

两段不对称非线性系统的自适应控制新算法

针对两段不对称非线性系统，分别就非线性部分已知和未知两种情形提出了基于极点配置控制策略的自适应控制新算法，非线性部分已知时，该算法不仅能保证全局稳定性，而且能渐近跟踪一大类参考输出，非线性部分未知时，提出了一种新的辨识方法，使原耦合在一起的线性动态部分和非线性静态部分的参数分开进行辨识，新算法可用于非最小相位系统，并且可辨识的参数少，因此减小了计算量，仿真表明新算法的良好性能。     

非线性控制系统的控制器型

M.Zeitz引入了非线性系统的控制器型,证明了由控制器型描述的非线性系统是可控的。本文进一步给出了化一般非线性系统为控制器型的条件及其状态变换的具体算法,从而解决了通过化控制器型证明非线性系统可控性的方法。     

基于粒子群算法的水环境规划演化博弈分析

水环境控制规划系统具有结构、环境、行为等方面的开放性、动态、涌现等非线性的复杂性特征,该文基于群智能理论的改进PSO算法对非线性水污染控制系统动态博弈过程进行求解分析;以期实现非线性水污染控制系统规划全局最优化求解的高效性.     

非线性系统的自适应广义预测控制算法

将非线性系统的广义预测控制推广到自适应情况,得到了一类用Hammerstcin模型描述的非线性系统的自适应广义预测控制算法.讨论了该算法的收敛性与稳定性.     

模型参考的广义最小方差鲁棒自校正控制器及其应用

本文提出一种具有参考模型的广义最小方差鲁棒自校正控制算法。采用鲁棒的估计器和改进加权因子的选择方法改善自校正控制的鲁棒性,通过选择参考模型确定系统的希望响应特性。对具有大间隙、摩擦、饱和、弹性、死区、滞后等固有本质非线性因素的大功率伺服系统进行实验研究,结果表明,由该算法构成的控制系统具有良好的动态响应、良好的鲁棒性和高的控制精度,可以广泛应用地炮、火箭炮等要求高精度快速定位的系统中。     

UKF和UPF在惯导初始对准中的应用研究对比

捷联惯性导航系统是新型航位推算系统,在惯导系统执行工作任务之前需要进行初始对准,以保证系统的正常运行。对捷联式惯导系统,初始对准就是确定初始时刻的姿态阵,利用惯性元件的输出信息,选用合适的滤波方法,将计算的导航坐标系与真实导航坐标系的失准角估计出来,来修正姿态矩阵,使计算坐标系与真实坐标系尽可能重合。在实际的导航系统中,状态方程和量测方程通常都是非线性的,对于非线性特性,传统的解决方法是利用EKF滤波算法,但它只适用于弱非线性模型的估计,系统的非线性越强,引起的估计误差就越大,甚至会引起滤波发散。为此提出两种滤波算法UKF与UPF,并将两者进行了仿真对比,结果表明UPF算法比UKF算法收敛速度更快,估计精度更高。     

控制饱和系统的极限学习机控制算法

为提升被控系统的鲁棒性和控制精度,对存在控制饱和约束和内外参数摄动的非线性系统,提出一种基于极限学习机的自适应反演控制算法。针对存在控制饱和约束的非线性系统,基于所设计的辅助函数,将非线性控制饱和约束转换成常规控制输入形式,有效降低了控制器的设计难度。为提升内外参数摄动的估计精度和估计算法速度,采用极限学习机逼近内外参数摄动的综合项,构建了基于极限学习机的自适应控制算法,理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性。与自适应滑模控制器对比仿真结果显示,控制器在控制力矩总能耗、系统输出收敛轨迹上具有更优的品质。     

任意噪声相关异类传感器非线性系统状态矢量融合

基于线性无偏最小方差估计理论，提出了一种任意相关噪声异类传感器非线性系统状态矢量融合算法．该算法考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性和传感器系统结构的不同性，增加了描述多传感器融合系统的信息量，通过局部估计的组合构造新的变量以去除局部状态之间的相关性，采用顺序滤波的方法减小了异类多传感器融合系统全局状态估计的计算量．仿真结果表明，由于考虑了过程噪声和测量噪声以及测量噪声之间的相关性，状态矢量融合算法比噪声不相关融合算法具有更好的跟踪性能，航迹跟踪的精度得到了改善．     

车辆无陀螺航位推算系统的导航原理及其算法

建立了利用车辆内部传感器取代惯性敏感器获得航向、速度信息的车辆航位推算（DR）系统的系统方程和观测方程,并采用描述机动载体运动的当前统计模型,给出了基于自适应卡尔曼滤波的车载无陀螺DR系统的导航算法,在导航算法中,对原始测量数据进行组合运算获得线性形式的观测方程,避免了目前常用导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差,算法稳定性较好,且计算量小,现场跑车试验表明,给出的车载无陀螺DR系统的模型及其导航算法能够获得满意的导航精度。     

带有死区修正的非线性系统L2控制器设计

针对具有未知参数的受扰非线性系统,提出了一种带有死区修正的自适应鲁棒L2设计方法.根据参数的先验信息,通过将光滑投影算法、死区修正技术与参数自适应律结合起来,既抑制了参数的漂移、减小了计算负担,又使估计参数达到了最小.当外界干扰为零时,算法能够保证跟踪误差渐近收敛于任意设定的死区.当外界干扰不等于零时,系统满足L2干扰抑制性能指标.仿真结果进一步说明了算法的有效性.     

基于RB-GSPF算法的地形辅助导航

为了解决地形辅助导航中面临的高维、强非线性问题,提出了基于Rao-Blackwell框架的RB-GSPF算法。该算法将原系统中的线性Gauss子结构分离出来,使用经典的Kalman滤波器处理,而剩下的强非线性部分通过Gauss和粒子滤波器处理,这种结构上的分解既发挥了Kalman滤波器对于线性Gauss系统的最优性,又利用了GSPF算法结构上的优点。理论及实验分析表明:该算法与粒子滤波器相比,在降维的同时提高了定位精度,减少了粒子数目;与Rao-Blackwellised粒子滤波器(RBPF)相比,其算法结构具有更好的并行性,从而在运算量上具有优势。     

非线性系统辨识的递推-迭代方法

所提出的辨识新方法,以递推最小二乘(RLS)参数估计与非线性规划(BFGS)为主体。其测量数据的部分新息由RLS利用,而另一部分新息则通过BFGS加以采用。通常RLS只能递推地得到“粗略的”参数估计值,而BFGS则迭代地精确化参数的估计值。该辨识算法用于线性系统时,可以提高参数估计值的精度,改善收敛性。另外,该算法中的非线性迭代最优化过程可以克服非线性效应,参数估计值的精度和收敛性可以得到改进,这已由数字仿真验证。     

板球系统的模糊神经网络控制算法研究

针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面,更能适应复杂多变的非线性准确控制;补偿模糊神经网络算法在训练时,具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。     

基于时间序列的可燃物含水率指数模型的研究

为提高预防林火发生和火灾工作预测的准确性, 研究了森林可燃物含水率与气象因子的非线性关系, 以 分析森林可燃物含水率的变化。 以哈尔滨城市林业示范基地为研究基地, 选取 3 种典型的林分中地表死可燃 物含水率作为研究对象, 在 2014 年 9 ~11 月秋季防火期内, 每周选取固定的两天时间, 从 8 ~18 点时测量, 选 取枯叶、 1 hr 枯枝和 10 hr 枯枝分类进行研究, 得到的数据运用 EXCEL2013 和 SPSS19. 0 对数据进行后续的处 理和相关性分析, 研究了秋季防火期内蒙古栎、 胡桃楸和白桦 3 种林型中可燃物含水率与气象因子的相关性分 析, 建立了非线性的指数模型。 3 种林型的可燃物含水率范围在 14% ~67%, 在非线性模型中, 得知前 1 h 与 当前时间段的相关性最高, 达到 0. 89, 白桦和蒙古栎林型的模型精度均小于 15%, 精度较好。