逆系统方法及其应用

本文提出了一种设计非线性反馈控制系统的方法，称作过系统方法．这种方法的要点，就是用对象的逆系统构造出一种可用反馈结构实现的“α──阶积分逆系统”，将原对象补偿为具有线性传递关系的系统，即α阶伪线性系统，然后用线性系统的理论来解决这种系统的综合问题。同时，本文还将逆系统方法用于机械手控制系统的设计，从所给出的仿真来看，结果是令人满意的。     

刚柔多体系统动力学离散时间传递矩阵法

该文在多刚体系统离散时间传递矩阵法的基础上，建立了用于解决刚柔多体系统动力学问题的刚柔多体系统动力学离散时间传递矩阵法。通过该方法和其它方法的数值算例结果对比证明了该方法的有效性。与通常多体系统动力学方法相比，该方法涉及矩阵阶次低，无需总体系统动力学方程。该方法为解决一般刚柔多体系统动力学问题提供了强有力的新手段。     

混杂系统方法及其在过程控制中的应用

借鉴混杂系统思想，提出一种方法用以设计含离散性质的过程控制系统。在总结混杂系统概念及其应用背景的基础上，分别利用自动机和Ｐｅｔｒｉ网两类工具建立常用的混杂系统框架结构，讨论了控制算法；为应用该方法解决这类过程控制系统的设计问题，总结了混杂系统方法原理，并结合两个实例给出应用说明。应用设计表明，该方法与常规控制相比，有机地集成了离散事件控制，丰富了过程控制策略。     

滞后大系统的智能集结与稳定性分析（英文）

本文首次将人工神经网络技术引入滞后大系统的集结和稳定性分析，给出了一种崭新的用于滞后大系统集结和稳定性分析的智能方法。该方法不仅适用于线性定常滞后大系统，同时，对时变滞后大系统同样有效。数值仿真结果表明，该方法是完全可行和有效的。     

玻璃容器CAD系统的功能模型及其实现

从系统建模的角度，以汽水瓶计算机辅助设计系统为例，采用IDEF方法建立CAD系统的功能模型，并以ANSYS8．0为平台实现了系统中的有限元子模块，为高效地建立玻璃容器计算机辅助设计系统提供了实现方法。     

一个具有不确定参数的系统的脉冲滞后同步

本文讨论了一个具有传输信道时间延迟的系统的脉冲滞后同步问题，其中系统的参数是不确定的，当给定参数时，系统为混沌系统。利用脉冲控制的方法，证明了该混沌系统的实用稳定性问题，证明过程中考虑的Lyapunov函数更具有一般性。仿真结果验证了方法的有效性。     

图像处理技术在纺织品瑕癖检验中的应用

本论文提供了一种基于图像处理的纺织品缺陷快速，实时检测方法，从而替代传统的人工检测方法，弥补了现有技术方法的不足和缺陷。本系统已在实验室生产线做了初步测试，实验结果表明，本系统的平均识别率达到83％以上。系统识别率较高，可以满足绝大多数生产线的质量监控要求。该系统具有较好的自学习能力，利用SVM作为分类器，效率高。实验表明论文提出的方法是快速，有效的。     

混沌系统的驱动—响应同步

在Pecora和Carroll提出的驱动－响应同步方法中，响应系统是直接复制驱动系统的稳定子系统。但是，这种方法对有些系统是失效的，因此提出了实现混沌系统驱动－响应同步的另一种方案。在此方案中，响应系统不是直接复制驱动系统的稳定子系统，而是由驱动系统中的多个变量组合。同时在响应系统中，引入了驱动函数，提出了构造驱动函数的方法，以实现Pecora和Carroll方法所不能实现的混沌同步，并给出了具体的应用示例。     

基于多刚体离散元模型的深海采矿系统动力学分析

深海采矿系统的扬矿管线长达数千米，呈现出大位移、小变形的几何非线性特性。采用多刚体离散元方法对长管线系统进行计算分析。首先，从静态分析和动态分析两方面，给出2个典型算例，证明该方法的有效性；然后，将离散元方法用于中国1km深海采矿系统的动力学分析，讨论不同海流方向下整体系统的联动性能，并与有限元方法进行对比。计算结果表明，对于形状简单的长管线系统，在同等精度下多刚体离散元方法计算速度较有限元法的计算速度提高了近8倍。     

基于过程神经网络和量子遗传算法的油藏采收率参量逆向求解

对于多输入多输出系统，针对如何根据系统模型和期望输出反求系统输入的问题，提出了一种基于过程神经网络和量子遗传算法相结合的方法，并给出了具体的实现方法。首先根据实际系统的领域知识和学习样本集，建立满足系统实际输入输出映射关系的正向过程神经网络；然后按照系统在过程区间的某一期望输出，用过程神经网络的输出误差构造适应度函数，用量子遗传算法逆向确定系统的过程输入信号，使该输入信号满足已建立的正向过程映射关系，从而完成系统的逆向过程控制。油藏采收率参量的逆向求解结果证明了该方法的有效性。     

逆系统方法在制导系统中的应用

利用非线性控制折逆系统方法原理，在多变量辨识基础上建立一种远程反坦克导弹制导系统的逆系统控制器，通过改变伪线性系统控制器输入以参数，减少辨识模型的差异和降低由于输入限幅对控制快速性的影响。     

林水生长“多对多”系统参数最小二乘辨识

<正>本文视林木生长系统为线性系统,以苗木生长系统为例,阐述在林业工作中“多输入—多输出”线性静态系统参数的最小二乘辨识;进而推广到线性动态系统,解决云杉生长系统的参数辨识问题,并可借助遥感技术直接用于森林资源动态监测中的“多目标”估计。     

梁桥结构损伤系统识别

基于梁桥的静态试验数据,采用系统识别原理,提出了一种梁桥结构损伤的识别方法。结合一五跨连续梁桥结构,进行了数值分析,取得了满意的识别结果,表明该方法具有较好的收敛性和可靠性。     

含非线性摩擦的伺服系统连续模型直接辨识

为准确描述伺服系统的动态特性与摩擦非线性,提出了一种非线性连续模型直接辨识方法. 该方法以离散输入输出数据与速度方向的逻辑值作为辨识输入,通过等价变换将未知参数都转移到模型的线性部分中,再运用基于状态变量滤波器的直接辨识法求得未知参数,从而获得伺服系统的非线性连续模型. 通过仿真及在双向转台伺服系统的实验表明,该方法在有噪声的情况下仍能准确辨识出非线性连续模型,能准确描述伺服系统的动态特性.     

基于线性规划单纯型法的系统辨识方法

传统的最小二乘辨识算法要求误差为低噪声水平,并且算法计算量大,针对这一问题提出了线性规划单纯型辨识算法.将参数辨识问题转化成线性规划问题;并给出了基于线性规划单纯型法的参数辨识算法.最后给出了仿真结果,验证了算法的有效性.     

基于数据的MATLAB系统辨识工具箱模型识别

系统辨识是研究建立系统数学模型的理论与方法.从实测的系统输入输出数据或其他数据,用数值的手段重构系统数学模型的办法称为系统辨识.在实际应用中,可以采用许多方法从给定的系统响应数据,如时域响应中的输入和输出数据或频域响应的频率、幅值与相位数据等拟合出系统的传递函数模型,但由于这样的拟合有时解不唯一或效果较差,故一般不对连续系统数学模型进行直接辨识,而更多地对离散系统模型进行辨识.MATLAB的系统辨识工具箱中提出了各种各样的系统辨识函数.在介绍了系统辨识的基本理论和方法的基础上,利用Matlab仿真工具箱对给定实例进行仿真分析.通过仿真结果比较可见,两种方法都能够与实验对象有较好的拟合,而近似最优4阶辅助变量法所得模型拟合精度高于最小二乘法所得模型.     

支持向量机在电液伺服系统辨识建模中的应用

提出了电液伺服系统的支持向量机的辨识建模方法。利用电液伺服系统的可测参量,建立了基于支持向量机的电液伺服系统的模型。以电液位置伺服系统为例,进行了仿真实验。仿真结果表明支持向量机模型具有辨识精度高,推广性能好的优点,从而验证了该方法的正确性和有效性。     

微型飞行器动力学模型的系统辨识

利用系统辨识方法建立了某型微型飞行器纵向及横向的动力学模型。首先给出了微型飞行器纵向及横向的传递函数模型结构,然后设计了辨识实验。通过设计数据采集装置采集试飞数据,基于该数据利用最小二乘系统辨识方法建立了微型飞行器纵向及横向的传递函数模型。最后通过交叉验证表明,该模型能够较好地反映微型飞行器纵向及横向的动力学特性。     

基于GA遗传算法的ARMA模型的辨识方法

提出一种基于浮点数编码遗传算法的系统辨识方法,融合和改进了一些遗传操作,并把该方法应用于有噪声背景下的ARMA模型参数的辨识。实验表明,该方法可有效地克服噪声干扰,可获得系统参数的无偏估计。     

基于改进自适应遗传算法的舵机系统辨识方法

为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。