一类种群增长模型的反馈线性化控制

考虑一类带有时滞的种群增长模型的混沌控制问题.通过计算系统的Lyapunov指数和Lyapunov维数验证了一类带有时滞的种群增长模型具有混沌现象.运用反馈线性化方法,设计反馈控制器,对成虫进行捕获或投放,制定合理的开发策略,将系统中的混沌轨道稳定到理想的目标轨道,即不稳定的不动点,进而使不稳定的种群系统达到稳定.数值仿真说明该反馈控制器行之有效,可以使处于混沌状态的生物种群稳定到理想状态,实现种群的有序生存,保持自然界的生态平衡.     

"优惠卷"收购问题的概率求解

利用几何分布的“无记性“,对奖卷收购问题中的Xk^n(k=1,2,…,n)进行了概率讨论,即对张奖卷中已收集到k(0≤k≤n)张时的问题进行了研究,并基于随机过程论的观点严格论证了Xk^n与Xk^-1^n,Xk-2^n,…X1^n是相互独立的。     

一个Erds问题的新证明及其在球面的猜想

著名的数学家P.Erds在给殷涌泉教授的一封信中曾经提到过一个几何概率问题,张景中、杨路、张伟年用初等几何方法证明了Erds的这个猜想[1]。本文利用线集测度理论给出一个更直接的新证明,并讨论在球面上的推广问题,它可形象地描述成如何用＂绷带＂均匀缠球的问题。     

基于T-S模糊模型的井斜精确测量的实时计算方法

自动垂直钻井过程中的井斜实时测量与计算是井斜实时控制的一个重要环节.为避免因井斜角计算中所涉及到的超越函数的计算量过大,进而影响井斜控制的实时性,提出了一种基于T-S模糊模型的井斜角简化计算方法.通过对测量区域的适当划分,建立相应的模糊集合,并选择合适的隶属函数,即可将原井斜角函数所表示的复杂三维曲面用一系列相互衔接的小平面来替代.仿真和实验表明,T-S模糊模型计算出的井斜角与理论井斜角之间的误差不超过0.05°.     

关于树指标有限非齐次马氏链的强极限定理

研究了树图上有限非齐次马氏链随机转移概率的几何平均强极限定理和有限非齐次马氏链关于状态序偶出现频率的强极限定理。首先给出了一个引理,利用这个引理建立了树上有限非齐次马氏链随机转移概率的强极限定理,给出了树上有限非齐次马氏链关于状态序偶出现频率的用不等式表示的强极限定理。     

几何法在求解函数最值问题中的应用

本文通过挖掘求解最值问题的几何意义,构造出相应的几何模型,将函数最值问题转化为几何问题,针对不同问题运用构造向量、数形结合、构造曲线等方法求解最值,探求了解决问题的简捷方法,并结合实例探讨了利用几何方法求解一些函数的最值。     

精确反馈线性化中虚拟输出函数的求解与应用

为使精确反馈线性化方法得到更广泛的应用,给出虚拟输出函数的简便求解方法．首先将虚拟输出函数的求解转化为偏微分方程组的求解,然后针对这类偏微分方程组的特点提出仿照求解齐次线性方程组的方法可以简便的求出虚拟输出函数．利用该方法为非线性舵鳍联合系统实现了状态反馈线性化,并基于闭环增益成形算法设计了非线性鲁棒控制器,仿真表明该控制器对原非线性系统能起到良好的控制作用．该方法简单、实用,对于状态反馈线性化的实现具有一定的指导意义．     

基于反馈线性化的船舶自动舵模糊滑模控制

针对船舶航向自动舵控制系统的非线性数学模型,应用基于微分几何的反馈线性化方法,将原非线性系统等价为完全可控型线性化模型,然后设计了滑模变结构控制器,并利用模糊控制器实现了滑模趋近律的参数自整定,设计方法简单可行。仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器能够快速准确地跟踪设定航向,并对参数摄动和外界风浪干扰具有很强的鲁棒性,同时消除了系统的抖振现象,优于传统的滑模控制。

Abstract：

According to the nonlinear model of ship autopilot system and using the feedback linearization procedure of differential geometry,an equivalent,fully controllable and linear model was derived via a homomorphism transformation and a fuzzy reaching law sliding mode controller was designed.The simulation results show that the controller designed here,which is superior to traditional sliding mode control,can track a desired course fast and accurately.It also exhibits strong robustness peculiarity to system uncertainties and avoiding chatting phenomenon.     

非线性离散系统的直接自适应神经网络控制器

对于一类非仿射离散时间系统,提出了一种新的自适应神经网络控制器。首先推导与原系统等价的仿射形式模型,由仿射模型推导控制律。控制律中采用一个神经网络,与传统的基于反馈线性化的自适应神经网络设计方法中采用两个神经网络相比,计算量大大减少且避免了控制器奇异问题。神经网络权值根据系统输入输出信号进行更新,另外σ项的引入,取消了为保证参数收敛持续激励的条件。系统的稳定性通过Lyapunov方法进行了分析,仿真实例验证了控制器的有效性。     

高超声速飞行器轨迹跟踪控制仿真研究

针对高超声速飞行器纵向模型的快时变、强耦合和高度非线性的特点,在考虑模型不确定性的情况下,采用李导数的方法对某型高超声速飞行器进行输入输出的精确线性化。基于线性化后的模型,提出一种非线性动态逆控制的方法,并对其稳定性进行分析,实现对该型高超声速飞行器的轨迹跟踪控制。并利用Matlab搭建仿真平台,仿真结果显示仿真平台的正确性和控制算法的有效性。