一种直升机舵机的GFRF模型辨识方法

改进了以多音组合正弦信号为持续激励信号的非线性系统GFRF非参数模型辨识方法。并成功地利用该方法辨识出某型直升机并联电动舵机的GFRF模型．实践表明，改进后的辨识方法辨识精度高且稳定，只需很小的计算量和数据存储空间，是一种有效的非线性系统辨识方法，具有重要的工程实际应用价值．     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。     

周期摄动保守系统的存在性定理

本文利用全局反函数定理讨论了一类非线性边值问题解的存在性与唯一性.     

基于F-B函数的牛顿法解一般约束优化规划问题

文章给出了一个解决一般约束最优化问题的含调节参数型的牛顿算法.算法有两个重要特征,首先,算法借助Lagrange函数和NcP中的F-B函数,通过构造等价于点条件的线性方程组采处理一般约束优化问题,其次,利用F-B函数的光滑性质,定义了调节参数,从而弱化了K-T点条件.文章在适当的条件下,证明了该算法具有全局收敛性.数值实验表明算法有效.     

Hestenes-Stiefel共轭梯度法的全局收敛性

其中g_k=(?)f(x_k)||·||为R~n中的L_2范数.在所有的共轭梯度法中,PR法被认为是最好的方法之一,在实际计算中HS和PR法效果差不多,它们都优于FR方法.在充分下降性假设下((?)f(x_k)~Td_k≤-σ_3||(?)f(x_k)||~2),Nocedal证明了只要β_k取正数,那么在采取Strong Wolfe-type搜索得到步长α_k的情况下,PR和HS法是全局收敛的.这里的StrongWolfe-type搜索形式如下:     

高精度液压试验台的油温自动控制研究

从降低液压试验台温控系统的成本而又保证温控精度出发，分析影响温控精度提高的主要因素，提出了采用串级双闭环负反馈的温控方案，并应用辨识技术获得了被控对象的较精确的数学模型，通过两级校正，使温控精度达到了５０±１℃。