一种非线性系统自适应预测控制方法

针对非线性系统提出了一种自适应预测控制方法,首先利用微分中值定理推出了非线性系统的增量输出和原来增量输入之间的线性关系,并利用带遗忘因子的最小二乘法(RLS)对其时变参数进行辨识,在此基础上,利用递推状态空间描述作为预测模型,根据预测控制的原理对系统的控制器进行设计,最后通过仿真实例说明了该方法的有效性.     

全电式炮控系统非线性特性及其控制策略

全电式炮控系统是一个强本质非线性的复杂系统,内部存在齿圈间隙、弹性形变、摩擦力矩、参数摄动和外界扰动等不确定非线性因素,造成炮控系统出现稳态＂牵移＂,驱动死区、延时与振荡,低速＂爬行＂和高速调炮＂超回＂等一系列问题,成为制约系统性能进一步提升的瓶颈问题。分析了全电式炮控系统的特点和结构组成,论述了系统内部各种非线性因素及其对炮控系统性能的影响,在此基础上探讨了近年来炮控系统非线性补偿控制的研究进展和今后的研究方向,为提高炮控系统性能提供了新的技术途径。     

舰载指控系统的目标跟踪技术现状与未来

考虑到目标跟踪在作战中的重要性,论述了目前的跟踪滤波技术:卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波,重点论述了未来可用于跟踪的基于贝叶斯原理的粒子滤波技术,是最近几年出现的解决非线性跟踪问题的有效方法。     

非线性随机动态响应的高效模拟方法

提出了一种分析多自由度非线性系统在随机激励下响应的高效模拟方法。该方法以蒙特卡罗方法为基础,针对动态问题,建立了有效的重要性判别准则,采用俄罗斯轮盘赌与分裂方法来处理响应样本,增加了样本在低失效概率区域出现的几率,提高了模拟效率。通过两个算例表明,该方法操作简单,可以大大地减少计算量,能够适用于实际的工程问题。     

一类非线性系统极限环的讨论与应用

用平面自治系统的极限环理论和分支理论研究了一类具有普遍意义的非线性系统,讨论了该系统极限环的存在性和唯一性,同时解决了系统极限环的个数和分布问题。应用所得结论,推广并改进了前人的结果。     

基于自适应正交单纯形CKF的鲁棒目标跟踪方法

为减小模型异常对目标跟踪系统性能的影响,提出了一种自适应正交单纯形容积卡尔曼滤波(AOSCKF)算法.将正交单纯形准则引入容积卡尔曼滤波中,提高滤波估计精度和计算稳定性;将强跟踪滤波(STF)中的自适应因子引入正交单纯形容积卡尔曼滤波(OSCKF)算法中,降低系统模型异常对目标跟踪的影响;将所提算法应用到双站纯方位目标跟踪系统中进行仿真实验.结果表明,AOSCKF算法可有效提升算法的鲁棒性和滤波精度.     

磁通门探测器的数值分析与仿真

给出了磁通门探测器的数学模型及其数值分析和计算机仿真的方法,并通过实例计算和模拟探测器内部各种物理量的波形、量值和相互关系,解决了电压源激励和非正弦波激励在传统分析计算中存在的难题,最后针对第Ⅱ类磁芯进行了分析.     

复合材料层合结构的非线性传热分析

基于一阶热层合理论,考虑材料非线性的影响,建立了复合材料层合结构非线性传热分析的热层合理论及其有限元方程.通过数值算例研究了材料非线性对反对称复合材料层合板瞬态温度场的影响.     

非线性自适应统计滤波器在声测量信号处理中的应用

从α-stable分布特征出发,阐述了处理非高斯噪声的LMP、顺序统计、群组等非线性统计滤波器自适应算法;实例验算表明了在α-stable分布下,非线性统计自适应器性能优于传统的线性自适应滤波器,且收敛速度更快.     

基于神经网络的非线性控制系统自组织辨识

本文首先将自组织神经网络算法向一般化情形引伸，接着把自组织过程应用到一般非线性系统的动态过程分类，使得整个非线性系统能够按照输入输出样本空间的概率密度自组织，成为许多具有不同分类核心和感受野的线性子空间逼近。在此基础上，我们采用通用最小二乘算法，以子空间的非线性问题线性化误差作为依据，并进一步运用自组织神经网络的合作与竞争思想，最终得到一般情形的非线性系统的最小二乘辨识。仿真结果表明了本方法的可行性与优越性。