一类非线性系统稳态优化新方法

本文针对多变量Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ系统，提出了利用优化过程中设定点变化的阶跃信号，辨识系统稳定模型，从而得到稳态最优解的方法。仿真结果表明了该方法的有效性和实用性。     

一类非线性系统稳态模型辨识方法

针对一类非线性系统，本文提出了一种辨识其稳态模型的新方法，并得到了稳态模型的强一致性估计。辨识输入信号为优化过程中设定点的正常阶跃变化信号。本文还研究了估计残差的渐近分布和残差收敛速度，最后的计算机数字仿真显示了该方法的有效性和实用性。     

一类非线性系统的稳态模型估计及其强一致性分析

针对由Ｖｏｌｔｅｒａ级数描述的一类非线性系统，提出了采用设定点变化的阶跃信号辨识系统稳态模型的方法，得到了稳态模型的强一致性估计．研究了估计残差的渐近分布和收敛速度．最后的仿真结果显示了该算法的有效性和实用性．     

非线性大系统稳态模型的分散辨识

针对大工业过程 ,利用优化过程中设定点的阶跃信号。采用分散辨识的方法 ,获得了大工业过程的稳态模型 ,并给出了其可辨识的充分条件。同传统的辨识方法相比 ,该技术具有精度高 ,计算简单 ,信息传递量少以及对系统干扰小等特点。仿真研究显示了分散辨识技术的有效性和实用性     

一类非线性发展方程稳态解的迭代近似

研究了一类含Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ强增生算子或Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ严格伪压缩算子的非线性发展方程在,在较弱的条件下,讨论了这类方程带误差的Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代法性。研究结果改进和推广了Ｏｓｉｌｉｋｅ等人的结论。     

局部非线性振动系统的稳态频率响应分析

本文讨论了带有局部非线性元件的弹性振动系统在简谐激励下稳态周期响应计算问题,给出了应用IHB 法的一般过程,计算了两类带有较普遍代表性的模型,并得到了一些有意义的结果.     

基于CMAC神经网络的工业过程稳态优化

提出一种利用CMAC (cerebellar model articulation controller)神经网络进行工业过程的辨识和稳态优化方法.利用CMAC神经网络的优点,基于系统的动态信息,在不干扰系统正常运行的情况下获得当前时刻下系统的稳态模型,并在此模型的基础上,对系统进行稳态优化和仿真.仿真结果证明了该方法的有效性.     

多变量Hammerstein系统的稳态模型辨识

本文针对多变量Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ系统，提出了利用优化过程中设定点变化的阶跃信号，辨识系统稳态模型的方法，并且获得了稳态模型的强一致性估计。仿真结果也表明了该方法的有效性和实用性。     

一类CKF模型稳态解的存在唯一性及其性质

在非强可加的Ｃｏｂｂ－Ｄｏｕｇｌａｓ型效用函数下建立了含内生生育率的Ｃ－Ｋ模型,即ＣＫＦ模型,证明模型至少存在的一个非零的稳态解,当参数满足一定条件时,稳态解是唯一的,稳态解处人口生育率与子女抚养时间成反比,与人口生育率界限成正比,讨论家庭消费、人口生育偏好和技术水平对经济发展最终状况的影响。     

一种非线性稳态自适应优化方法

结合系统优化和参数估计的修改二步法(MTS),提出了单参数在线修正模型的非线性优化控制自适应方法。根据Lyapunov稳定性定理,给出了MTS法稳定收敛的最优协调增益K的在线计算方法,大大加快了算法的收敛速度,以甲醇制甲醛生产优化控制为例,仿真结果表明,该方法是有效的。     

一类非线性系统的模型预测控制算法

本文提出一个用于仿射非线系统的模型预测控制算法。首先设计一个静态的非线性状态反馈以获得Ｉ／Ｏ线性化的闭环系统；然后，对此闭环系统设计模型预测控制算法以获得良好的动态特性和抗干扰性能。本文以一个实例说明了该算法的有效性。     

一类非线性网络控制系统的随机H∞控制

研究了一类带有丢包的非线性网络控制系统(NNCSs)的随机H∞控制问题.丢包过程采用满足伯努利分布的随机序列来描述.利用T-S模糊模型和平行分布补偿技术建立了带有随机参数的非线性网络控制系统的模型,并以线性矩阵不等式的形式给出了模糊控制器存在的充分条件;所设计的控制器使得非线性网络控制系统在均方意叉下指数稳定且具有一个改进的随机H∞性能.     

一类非线性广义系统的状态反馈控制

针对状态空间为非最小相位的非线性广义系统的控制问题,首先利用算法求得非线性广义系统的状态空间实现,构建一个等价于原输出函数的综合输出函数,由此可任意配置非线性广义系统的状态空间实现的传输零点,使该状态空间实现为最小相位的;再对所得到的最小相位系统实施状态反馈控制,实现对非线性广义系统的状态反馈控制.并将此法应用到Logistic增长的SIR传染病模型上,以达到最终消除该传染病的目的.仿真结果表明所提方法可行有效.     

一类非线性控制系统性能基准的估计

针对控制回路中同时存在控制阀摩擦和保护阀切换作用的非线性问题,提出了基于阈值含输入非线性自回归（TNARX）模型的控制性能基准估计方法.将系统的输入输出测量数据根据阈值划分后,在不同的局部数据空间上建立NARX模型,这些局部模型的组合用来描述整个非线性系统.利用合并方差准则组合这些局部模型的预测误差方差,从而估计出整个非线性系统的控制性能基准.通过与多项式自回归（PAR）模型、含输入的多项式自回归（PARX）模型和自激励阈值自回归（SETAR）模型的比较,表明TNARX模型可以得到较好的估计结果.仿真分析验证了该方法的有效性.     

一类非线性系统的反馈控制

研究一类非线性系统的反馈控制问题。基于相对阶的概念，利用反馈线性化的方法，得到状态反馈控制律。当该控制律作用于系统时，原点是闭环系统的渐近稳定平衡点。     

一类非线性分布参数系统的稳定性

本文讨论了各参数都随时间变化的投资系统，证明了其解在一定条件下是全局渐近稳定的。     

一类带有马尔科夫丢包的非线性网络控制系统的镇定

研究了一类非线性网络控制系统(NCS)的镇定问题.通过采用丢包依赖的Lyapunov函数方法,得到带有马尔科夫丢包的非线性NCS的稳定性定理,并以线性矩阵不等式(LMIs)的形式给出镇定模糊控制器的设计方法.     

一类非线性非自治系统周期解的研究

研究了一类非线性非自治周期系统周期解存在唯一性及其渐近稳定性．采用类比缓变系数的方法，作出了相应的Liapunov函数，对缓变系数作了较为精确的估计，得到了存在唯一渐近稳定的周期解的充分条件．     

一类随机非线性系统的输出反馈镇定

针对一类随机非线性系统的输出反馈镇定问题,首先利用反推技术和设计有效的观测器,为其对应的标称系统设计稳定的输出反馈控制器;然后通过有效的坐标变换,并选择恰当的高增益参数,利用高增益齐次占优技术,为整个系统设计了光滑的输出反馈控制器,所设计的控制器能够保证闭环系统的平衡点是依概率全局渐近稳定的,上述过程的主要贡献是将现有...