从混沌噪声背景中提取周期性激励信号

周期性信号通过非线性系统后常会被转变成具有噪声特性的混沌信号,从频域上看原来的离散谱被扩展成了宽带的混沌频谱,因此从这种宽带的、类似噪声的混沌信号中提取出原来的周期激励有着重要的理论和实用意义.从非线性动力学系统的建模理论出发,采用一个简单的"多项式-简谐激励\\\"非自治系统方程,通过计算该方程在不同频率驱动下对原系统的逼近误差,可以获得驱动该非自治系统的信号的频谱,并最终达到提取激励信号的目的.     

语音信号线性预测参数的韧性估计

使用牛顿算法的韧性Ｍ估计方法来估计语音信号的线性预测参数．该方法考虑了语音信号模型浊音激励源的非高斯特性，它能消除浊音激励中远离值的影响．使用合成语音信号数据的实验表明，与常规的线性预测方法比较，所提出的方法能给出更有效和更小偏倚的估计．     

基于遗传-模糊算法的开关磁阻电机位置计算

采用智能方法实现开关磁阻电机的非线性建模及转子位置的精确估算．根据实验测得的开关磁阻电机定子电流、绕组电感和转子位置，得到开关磁阻电动机非线性特性．利用比特性得到模糊规则，实现开关磁阻电机的模糊建模；在此基础上，分别利用神经网络的学习和遗传算法全局优化算法，实现了精确和最优模糊建模．该方法可以实现转子位置的精确估计并具有一定鲁棒性和可靠性，可取代直接的位置传感器．利用智能建模可以避免非线性系统建模的复杂性．仿真结果证明了建模的有效性．     

球头铣刀动态力学建模技术的研究

针对测力仪所存在的问题,利用自组织模糊神经网络,提出了基于电机电流信号的间接力学建模的新方法．基于Merchant斜角切削理论,给出了球头铣刀的动态力学模型,以避开复杂的工程塑性理论,分析了两种建模方法的互补性．     

汽车主动悬架自适应模糊PID控制仿真研究

建立了1/4主动悬架模型,设计出自适应模糊增益调节PID控制器,参照系统在时频两域中的响应情况对PID的控制参数进行整定,并使用模糊控制器对PID的控制量加以修正.对被动悬架、单纯PID控制的悬架和自适应模糊PID控制的悬架分别施以阶跃信号激励和积分白噪声信号激励进行仿真.结果表明,自适应模糊PID控制算法具有较好的控制效果和鲁棒性.     

Ornstein-Uhlenbeck噪声驱动的过阻尼广义Langevin方程的共振

本文研究了受外部周期信号激励的线性过阻尼广义Langevin方程的随机共振现象.本文将系统内噪声建模为指数型关联Ornstein-Uhlenbeck噪声,系统外噪声建模为双态噪声,并利用随机平均法和积分变换算法推导出系统响应的一阶稳态矩和稳态响应振幅的解析表达式.对解析结果的分析表明,该线性过阻尼广义Langevin方程具有丰富的共振行为,即系统的稳态响应振幅随噪声的特征参数、周期激励信号的频率及部分系统参数的变化而出现广义随机共振.     

电流变液夹层梁的半主动控制计算机仿真

在电流变液自适应梁的单一频率模糊控制的基础上，运用模糊建模及神经网络建模的方法，提出了一种双频及多频激励的控制策略．还利用前人有关的实验数据，对电流变液自适应梁进行计算机仿真，结果表明此策略是十分有效和现实可行的     

模糊聚类学习算法在连续搅拌反应釜(CSTR)系统动态建模中的应用

针对化工生产过程中一类强非线性对象的动态建模问题,采用模糊最近邻聚类学习算法对这类对象中有代表性的ＣＳＴＲ系统进行了模拟动态建模．仿真结果表明效果良好,且从算法的简便性、收敛性及运算速度上来说,优于一般的模糊辨识和神经网络辨识算法．从模型简化的思想出发,文中还对传统算法进行了适当的改进,使模型和模型的泛化特性得到了进一步简化和加强     

电磁脉冲与电路之间能量耦合辨识建模方法

针对现有机理建模算法普遍存在计算电磁脉冲过于复杂的问题,探索基于实验统计的电磁脉冲效应仿真新方法,利用系统辨识,对以集成稳压电源电路为实验对象的电磁脉冲能量耦合建模进行了研究.由标准信号发生器产生的阶跃信号和方波信号作为激励,基于最小二乘法的OE(output error)模型对能量耦合传递函数进行建模,并用不同幅度的激励及其响应实测数据验证辨识所得模型的预测能力.结果表明,所得模型能较好地预测出响应波形,阶跃信号波形拟合度分别为90.1%,78.7%,76.0%,方波信号拟合度为61.4%.证实了利用系统辨识对电磁脉冲响应建模的正确性.     

组织激励冲突问题研究

激励是组织行为学的核心问题．激励期望理论又是管理学的重要组成部分．对激励理论的深入研究,就会触及到激励冲突的复杂问题．本文提出激励冲突的概念,并分析其所具有的多重特性．在对传统的激励期望理论作进一步探讨后．对一个完整的组织“目标—激励”体系,得出相应的激励冲突状态,明晰地揭示出激励冲突的复杂性．     

一种基于模糊Petri网的操瞄系统故障诊断方法

针对操瞄系统故障诊断建模中动态行为较难描述的问题,利用模糊Petri网的方法对系统中的故障传播进行建模.引入模糊产生式规则进行知识表示,研究了模糊Petri网的故障诊断建模方法及其推理算法.利用该方法对某牵引火炮的操瞄系统进行故障分析. 分析结果表明,基于模糊Petri网的故障诊断方法,结构简单、易懂,具有良好的故障表达形式以及有效的模糊推理能力,是一种行之有效的故障诊断方法.     

采用反模糊运算进行模糊潮流计算

通过分析模糊运算方法及其分类、特点和不足,提出了一种新的模糊数四则运算方法,并结合最新的解模糊线性方程组的模糊转换法提出了一种新的电力系统模糊潮流算法,该方法克服了由于不考虑变量相关性而产生的模糊放大现象,由于使用了新的模糊四则运算法则,提高了算法的整体计算速度.IEEE-14节点算例证明了该方法的有效性.     

基于目标函数的矩阵分解非线性系统模糊建模

提出了基于新的目标函数的模糊聚类建模方法．改进的模糊聚类方法把模糊模型结构辨识和参数辨识融为一体．首先,通过新的目标函数的最小化确定模糊模型的输入空间,即确定模糊规则和规则数、参数．然后对经模糊聚类得到的模糊前件推理矩阵进行QR分解,通过分析秩亏损确定重要的聚类规则．为了证明这种建模方法的性能,对非线性系统进行了仿真建模研究,仿真结果证明所提出方法是一种有效的、精确的模糊建模方法.     

一种新的T-S模糊模型数学建模方法

T-S模糊系统被广泛应用于基于数据的建模应用中,T-S模糊系统的建模问题在非线性系统的分析与设计中一直是个很重要的问题.在常见的T-S模糊系统建模方法的基础上,提出一种新的建模方法.该方法利用泰勒级数和麦克劳林级数展开式将非线性项进行分解,相对于现有的建模方法来讲,在一定程度上提高了建模精度.     

温室环境下多变量模糊控制系统

针对温室环境系统常规控制方法难以取得理想的控制效果的问题,采用模糊从之方法对该问题进行研究。提出了将传统的模糊控制系统分解为控制器和模糊推理器新控制思路,一般控制器是完成系统执行机构的动态性能的优化,模糊推理器完成被控对象的测量信号与控制信号的转换。该方法简化了控制系统的设计和实现,又充分利用了模糊推理器和传统控制方法的优点,采用这种方法设计的温室环境下多变量模糊控制系统,具有消除系统的稳态误差的作用,提高了模糊控制器的控制精度。本系统经仿真,达到了控制要求。     

基于T-S模型的高炉煤气系统模糊建模

针对钢铁企业高炉煤气系统这一复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于数据的高炉煤气系统模糊建模方法.基于T S模糊模型的高炉煤气系统辨识模型,考虑系统中煤气调节用户的人为干扰特性,采用条件模糊聚类的方法来对输入/输出空间进行划分.引入模糊思想,使模型能够更好地适应工业噪声的干扰.利用贝叶斯线性回归方法求解模糊模型的后件参数,避免了后件参数求解过程中常出现的异常解问题.通过对实际企业高炉煤气系统的实验验证,结果表明了所提出的高炉煤气系统模糊建模方法的有效性,可进一步用于实施高炉煤气系统的优化与调度工作.     

基于模糊推理器的多变量系统控制

针对一类输出量不可直接测量但可以通过其它物理量来获得的多变量非线性系统的控制问题,提出了一种基于模糊推理器的控制方法。这一方法将传统复杂系统的黑箱控制器分解为一般控制器和模糊推理器,其中模糊推理器主要完成相对复杂的测量信号到控制信号的转换,而一般控制器则主要完成系统执行机构的动态性能优化问题。该方法大大简化了这一类控制系统的设计和实现,同时又充分利用了模糊推理和传统控制方法的优点,具有很强的实用性。目前已成功应用于某单位的炮弹装填控制系统的设计中,并取得了良好的效果。     

改进的T-S模糊模型建模方法及其应用

针对一般的仿射非线性系统,提出了一种改进的建立T-S模糊模型的方法. 使建立的模糊系统与原非线性系统具有相同的响应特性,避免了平衡点线性化产生的系统误差的不利影响,同时也适用于含有多个非线性项的系统. 将这种建模方法应用到GMAW系统,建立了改进基于T-S模糊模型GMAW系统,并且建立的模糊系统和原系统具有相同的响应特性. 仿真结果证明了该方法的有效性.     

模糊推理与建模分析

利用模糊集合理论与系统辨识,参数估计的理论和方法,分析并给出了模糊推理系统的建模特征、建模任务以及建模方法的思想。