具有时变时滞的离散T-S模糊随机系统的耗散性分析

[目的]研究具有时变时滞的离散T-S模糊随机系统的耗散性分析问题,获得具有更低保守性的条件.[方法]构造新的模糊Lyapunov-Krasovskii泛函,并且利用离散的Jensen不等式.[结果]得到了该系统随机耗散的条件.[结论]通过Matlab求解,验证了此方法的有效性,并且与已有文献相比,此方法有更低的保守性,...     

结合改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制

针对无刷直流电机的BP 神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP 神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP 神经网络初始权值进行离线训练. 仿真结果显示改进PSO-BP 神经网络孔制系统比标准PSO-BP 神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.     

具有时变时滞的两个复杂动态网络间的外同步

本文讨论了一类具有时变时滞的驱动 响应网络的外同步问题。以线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov泛函方法，获得了该两个〖JP3〗复杂动态网络间达到外同步的判据。即当系统参数满足下列条件之一：即当（1）0≤τ·(t)≤σ<1， Mi>0,Si>0,Ui(t)λicMiΓλicΓΤ Mi(1－σ)Si<0,i=2,…,N；（2）τ·(t)≤0, τ(t)≤τ， 0<τ< SymboleB@ ， Mk>0,Sk>0,UkλkcMkΓ－YkτHΤZkλkcΓΤ Mk－YΤk－SkτλkcΓΤZkτZkHτλkcZkΓ－τZk<0,k=2,…,N，则驱动 响应网络达到外同步。最后用数值例子验证了结论的有效性。
     

用模型扩展法辨识具有非平稳扰动的系统

在辨识实际系统时,非平稳噪声扰动是较多见的。目前用得较多的预滤波处理法由于受到一些先验知识的限制,常常得不到较好的辨识结果。本文通过对一类非平稳随机过程的描述,提出一种扩展辨识模型的修正辨识算法,可在不作滤波预处理的情况下,得到非平稳噪声扰动下系统参数的无偏估计。仿真试验证明了修正算法是简单可行的,且仍可在平稳随机噪声条件下使用。     

时变区间矩阵稳定的充要条件

本文讨论了一般ｎ阶时变区间矩阵的稳定性问题，采用迭代分析法得到了一类时变区间矩阵稳定的充分必要条件，实现了用区间端点矩阵的稳定来判别时变区间矩阵的稳定。推广了一般区间矩阵及二阶时变区间矩阵的有关概念及结论。     

时变金属切削过程颤振的研究

本文根据时变金属切削过程的概念,采用对信号分段的AR模型描述其时变性,并用于第二汽车制造厂Mx-4车床颤振的研究.文中对时变金属切削过程颤振的AR谱特性、颤振模态的阻尼率、时变系统的特征根这三个方面都进行了深入的研究,指出了时变金属切削过程颤振的特点,提出了颤振状态下的机床切削系统仍然是稳定系统的观点.文中的分析结果较好地解释了Mx-4车床颤振的一些特有现象.     

GLMS系列算法和时变信号模型的自适应处理

提出了具有指数数据窗的GLMS算法和近似GLMS算法.分析和计算证明,两算法不仅具有较高的起始收敛速度,而且还有较强的跟踪能力和小的失调量,适用于时变和非时变信号模型的自适应处理.     

离散时变系统的稳定性和不同时间延迟下的收敛率

考虑离散时变系统的指数稳定性，使用Ｌｉａｐｕｎｏｖ函数方法和矩阵的严格分裂，加速了系统的参数序列｛ωｋ｝＾∞ｋ＝１情形下的收敛性；还给出了在某种条件下不同时间延迟对收敛率的影响。     

动态测试数据自动处理方法

提出成立动态测试数据自动处理方案，首先通过两次移动平均及相应的统计检验，自动初辨数据属于平衡型、一阶非平衡型或二阶非平衡型，同时用移动回归外推法自动剔除异常数据，并用ＲＰＥ－ＫＦ自适应滤波法抑制测试随机误差。然后按初辨结果自动选定加权逐步回归或／与时序模型特征根判别的混合谱分析法及其算法参数。提取数据中的非周期或／与周期成分，并用移动Ｍａｒｐｌｅ算法拟合随机成分的时变ＡＲ模型，估计其统计特征量。已     

时变电磁场作用下金属熔体中的Lorentz力分析

运用电磁互感耦合原理，对时变电磁场中金属熔体凝固过程中的受力进行了分析，并运用ANSYS5．7软件进行了数值模拟。结果表明，在时变电磁场中，液态金属受勤大小随时间周期变化的Lorentz力作用，使得金属熔体在凝固过程中获得无接触搅拌。