未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

零动态设计方法在鱼雷纵向运动控制中的应用

鱼雷纵向运动方程是非线性微分方程 ,非线性系统近似线性化建模方法有着不可忽视的局限性 .非线性系统的精确线性化设计方法由于其复杂性而限制了它的应用 .将零动态设计方法应用于鱼雷纵向系统 ,为解决鱼雷非线性控制系统稳定设计提供了新的途径 .     

鱼雷耦合非线性系统的线性控制方法

给出了鱼雷空间运动的数学模型;在流形上研究了非线性系统的线性化系统可控时的镇定问题,给出了线性控制规律使非线性控制系统镇定于原平衡点的条件;基于线性化拓扑等价性定理,将鱼雷三通道的非线性模型进行等价变换,利用传统的线性设计方法和多变量控制方法分别去处理鱼雷耦合非线性系统的控制问题,从而降低了多通道耦合控制设计问题的难度和复杂性。     

非线性短时延网络控制系统的容错控制器设计

针对一类存在短时延的非线性网络控制系统,提出了一种基于观测器的传感器失效完整性控制方法。首先利用模糊T-S模型对系统进行模糊建模,在此基础上,提出模糊控制器与模糊观测器的协同设计方法,然后应用李亚普诺夫函数法和线性矩阵不等式（LMI）法,给出了闭环模糊系统在传感器故障时具有完整性的充分条件。数值仿真算例表明,该方法是可行和有效的。     

系统动力学在炮兵C^3I系统建模中的应用

本文运用系统动力学（ＳＤ）方法对炮兵Ｃ＾３Ｉ系统进行建模,可很好地处理系统中极为复杂的非线性关系以及物流、能流、信息流构成的多重反馈。     

电液伺服系统的仿真与自校正PID控制器的设计

对一个试验用电液伺服系统进行了理论建模和仿真研究 ,引入了一个非线性状态方程模型来描述电液伺服系统的动态特性 .通过仿真结果与实际系统的响应相比较 ,验证了所建立的理论模型的准确性 .在此仿真模型基础上 ,设计了一个适用的自校正PID控制器 ,并且对其控制特性进行了仿真研究     

越野汽车非线性悬架系统建模与仿真研究

针对越野汽车的行驶条件,对传统线性被动悬架、非线性被动悬架和非线性主动悬架的动态特性进行了研究。建立了悬架系统的动力学模型,采用统计线性化方法对非线性弹簧悬架进行求解,利用MATLAB／SIMULlNK工具箱对悬架模型进行了动力学仿真。仿真结果表明：非线性弹簧悬架模型比传统的线性悬架模型更符合越野汽车悬架系统的振动运动,而采用基于线性二次型最优控制方法的主动控制非线性悬架,则能获得更好的行驶平顺性和操纵稳定性。     

某大气层外飞行器姿态控制系统的预测控制方法研究

大气层外的飞行器在姿态机动的过程中,系统呈现出很强的非线性特性,传统的线性控制方法难以直接应用.但在大气层外飞行控制的飞行器,可以在没有反馈线性化的情况下,直接将系统俯仰通道的运动,偏航通道的运动和滚动通道的运动进行分离,并将各个通道之间的耦合视为干扰,应用非线性预测控制方法对各个通道的控制律进行设计.通过仿真,结果表明了该设计方法的可行性且对扰动具有一定的适应性.     

A specially structured nonlinear integer resource allocation problem

We present an algorithm for solving a specially structured nonlinear integer resource allocation problem. This problem was motivated by a capacity planning study done at a large Health Maintenance Organization in Texas. Specifically, we focus on a class of nonlinear resource allocation problems that involve the minimization of a convex function over one general convex constraint, a set of block diagonal convex constraints, and bounds on the integer variables. The continuous variable problem is also considered. The continuous problem is solved by taking advantage of the structure of the Karush‐Kuhn‐Tucker (KKT) conditions. This method for solving the continuous problem is then incorporated in a branch and bound algorithm to solve the integer problem. Various reoptimization results, multiplier bounding results, and heuristics are used to improve the efficiency of the algorithms. We show how the algorithms can be extended to obtain a globally optimal solution to the nonconvex version of the problem. We further show that the methods can be applied to problems in production planning and financial optimization. Extensive computational testing of the algorithms is reported for a variety of applications on continuous problems with up to 1,000,000 variables and integer problems with up to 1000 variables. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 770–792, 2003.     

纯方位系统TMA非线性最小二乘法——理论数学模型与常规算法

对非线性最小二乘法应用于纯方位系统目标运动分析进行了综合评述,介绍了经典的非线性最小二乘法及几种常规算法:高斯—牛顿迭代法,麦夸脱迭代法,自适应非线性最小二乘法,给出了非线性最小二乘法对纯方位目标运动分析的四个数学模型:高度非线性模型,减弱非线性模型,再减弱非线性模型,再进一步减弱非线性模型。     

一类非线性控制系统模型的数学分析

采用非线性分析的方法,研究了一类非线性控制系统模型,得到解的整体存在性。     

纯方位系统TMA非线性最小二乘法——理论数学模型与常规算法

对非线性最小二乘法应用于纯方位系统目标运动分析进行了综合评述,介绍了经典的非线性最小二乘法及几种常规算法：高斯—牛顿迭代法,麦夸脱迭代法,自适应非线性最小二乘法,给出了非线性最小二乘法对纯方位目标运动分析的四个数学模型：高度非线性模型,减弱非线性模型,再减弱非线性模型,再进一步减弱非线性模型。     

系泊系统动力学特性的研究进展

综述了系泊系统动力学特性的研究现状和方法 ,讨论了所存在的问题及发展趋势 .     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用，基于BP网络构造神经网络预测器，利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络，根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小，得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤，讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明，这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

完全非线性函数的原像分布特征

完全非线性函数在密码设计与分析中具有十分重要的作用.利用代数数论的方法,研究一般有限Abel群上完全非线性函数的原像分布特征,给出了一般有限Abel群上完全非线性函数存在的一个必要条件,证明了某些群上不存在完全非线性函数,得到了素数域上完全非线性函数的原像分布.     

流形上的状态反馈控制策略

在流形上研究非线性系统的反馈镇定问题 ,针对线性化系统存在不可控不稳定子空间和不可控中心子空间几种情形 ,提出通过构造中心流形的控制策略 ,使线性化系统变为完全可控系统 .给出的系列定理表明 :①在线性化系统完全可控条件下 ,线性多输入反馈控制足可以使非线性系统镇定于原点 ;若原点为双曲的 ,则单输入线性控制是足够的 ;②线性化系统部份可控时 ,若不可控子空间是不稳定子空间 ,则存在中心流形控制器 ,使系统在原点邻域的平衡点上变为完全可控系统 ;若不可控子空间是中心子空间 ,则既可以通过中心流形将系统反馈镇定于原点 ,又可以重新构造中心流形使系统在原点的邻域内变为完全可控系统 ;③将存在不可控单零特征根的系统镇定于原点 ,构成了控制器的设计算法 .     

纯方位目标运动分析四维状态的最小二乘模型及分析*

建立了纯方位系统TMA四维状态的最小二乘模型,详细给出了非线性最小二乘算法的迭代公式,分析了非线性最小二乘模型、线性最小二乘模型可解的必要条件,以及非线性最小二乘模型与极大似然模型的等价性。     

边缘化粒子概率假设密度滤波的多目标跟踪

针对复杂情况下的多目标跟踪问题,提出一种边缘化粒子概率假设密度滤波(MPF-PHD)方法。该方法首先将复杂情况下多个目标的状态向量分别提取出其中的非线性状态与线性状态。然后利用粒子概率假设密度滤波(PF-PHD)估计非线性状态,利用卡尔曼滤波(KF)估计线性状态,并把其中与非线性状态相关的线性状态估计用来优化非线性状态估计。通过对MPF-PHD方法与传统的PF-PHD方法仿真对比,验证了MPF-PHD方法有效解决了复杂情况下多目标跟踪的漏检问题,提高了多目标状态估计精度。