基于小波神经网络的多模型故障检测

提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零，同时证明了如果激活函数满足持续激励条件，辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构，并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例，用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真，证明了此方法的正确性和可行性。     

基于神经网络的一类非线性关联大系统鲁棒滑模分散控制

针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。     

基于动态失效率模型的可靠性实时预测

针对失效率函数可变的非线性动态系统,基于系统状态建立参数未知的动态失效率模型。将历史状态和Nelson-Aalen估计的失效率数据作为训练样本,利用具有快速且精确学习能力的径向基网络逼近动态失效率函数。针对系统的非线性,通过粒子滤波方法对运行中的状态进行在线估计,并由此确定随状态改变的系统失效率,从而对可靠性进行实时评估与预测。通过对带有疲劳裂纹增长的机械系统进行仿真,充分验证了这种可靠性预测方法的可行性和有效性。     

无人机绕速度矢量轴滚转机动自适应滑模边界保护控制

针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。     

非线性系统的在线鲁棒故障检测

提出了一种具有建模不确定性的非线性系统在线故障检测方法。故障被假定为状态变量和输入变量的函数，该系统仅是输入、输出可测量的。一种基于RBF神经网络的在线非线性估计器用来跟踪系统中的出现的故障，该估计器对有建模不确定性的非线性系统的故障检测具备良好的鲁棒性。文中所提出的方法的收敛性在理论上进行了较详细证明。仿真实例说明了该故障检测方法的有效性和实用性。     

基于Hopfield神经网络的非线性系统故障估计方法

针对一类故障参数是线性可分的非线性系统,在参数故障情况下提出了一种基于Hopfield递归神经网络的故障估计方法。利用Hopfield递归神经网络的自学习能力和稳定性理论,将故障参数的估计问题转化为Hop-field神经网络的稳定性问题,克服了现有数值方法存在量化误差和算法收敛性等问题。与自适应观测器和等价空间方法等相关故障参数估计方法相比,具有设计简单、易于实现和适用性宽等特点。仿真结果表明,对于常值故障和时变故障,诊断系统均具有较好的估计效果和动态性能。     

基于动态结构自适应神经网络的非线性鲁棒跟踪控制

针对非线性系统,提出一种将H∞鲁棒跟踪控制器与动态结构自适应神经网络相结合的组合控制方法.文中首先将系统线性化,设计H∞鲁棒跟踪控制器;然后针对系统中仍然存在的高阶非线性和未知不确定性,引入一种动态结构自适应神经网络,以对消非线性和不确定性的影响.这种自适应神经网络的隐层神经元随着跟踪误差的增大而在线增加,使得神经网络能以较少的神经元获得最佳的逼近效果,加快神经网络的运算速度,提高整个系统的动态性能.最后用飞行跟踪控制系统的示例证明本文方法是有效的.     

完全非线性近似逆及其在轨迹跟踪中的应用

非线性系统输出跟踪问题在理论和实际中都具有十分重要的意义。人们对此问题进行了大量地研究和广泛地应用。但是所有的研究对象一般都要求仿射型非线性系统，以便容易解出相应的控制输入。对于一般的完全非线性系统，由于没有控制输入的显性表达式，很难得到相应的结果。本文讨论了完全非线性系统的输出跟踪问题，在理论上研究了完全非线性系统逆的存在性。利用神经网络可逼近任意 Ｌ２ 函数的特性，提出了求解完全非线性系统逆近似控制律的方法，并由此研究了完全非线性飞机模型的轨迹跟踪问题。通过对飞机轨迹跟踪问题的仿真，表明该方法是切实可行的。     

具有复合非线性特征不确定系统的自适应反推控制（英文）

针对一类具有复合非线性特征的不确定系统,提出了一种自适应反推多滑模近似变结构控制方案。基于模型分解的方法建立了具有复合非线性特征的执行器模型。论文设计径向基函数神经网络近似系统的未建模项,借鉴Nussbaum增益设计技术解决控制增益未知的问题,使用自适应律估计不确定干扰和神经网络近似误差的上边界。自适应近似变结构控制能够有效削弱控制信号的抖振,同时增强控制器的鲁棒性。基于Lyapunov稳定性理论,证明了整个控制系统的稳定性。该控制方案的主要创新点在于考虑并解决了不确定系统具有复合非线性特征的控制问题。最后,仿真结果证明了控制方案的有效性。     

非线性系统的神经网络控制器设计

神经网络是解决非线性系统控制问题的一种新颖而有效的方法。文中主要讨论了神经网络在非线性控制中的应用，针对一个典型的非线性系统，采用不同的神经网络控制结构，设计了不同的控制器，并进行了数字仿真。比较了它们的优缺点。作者的研究对神经网络在控制领域当中的应用具有一定的理论指导作用。     

基于Lyapunov方法的非线性系统自适应观测器设计

针对一类满足L ipsch itz条件的具有未知参数的非线性系统,利用Lyapunov方法对L ipsch itz非线性系统自适应观测器的设计问题进行了研究。基于分析求解代数R iccati方程给出求解问题的不完善性、特征结构配置理论给出设计方法的重特征值限制性、对不同形式的观测器增益矩阵求解方法进行比较,最终选用线性矩阵不等式来改进观测器增益矩阵的选取方法。在观测误差稳定的条件下,得出了基于线性矩阵不等式方程设计状态观测器的增益矩阵,保证系统的状态估计误差收敛到零,并对其进行了仿真研究。结果证明,本文所构造的非线性观测器增益矩阵方法明显优越于其他方法,增强了系统的鲁棒性。     

一类非线性系统的降维状态观测器设计

研究一类仿射非线性系统的降维状态观测器设计问题，对于一类可以反馈线性化的非线性系统，提出了一种非线性降维状态观测器设计方案，并证明了状态观测的渐的收敛性。     

一类不确定非线性系统的观测器设计

系统状态观测器在故障检测与状态反馈中起着重要作用,特剐是非线性系统状态观测器的构造已成为目前控制理论界一个重要研究课题。本文针对一类含有建模误差的非线性系统,提出了一种非线性状态观测器的结构形式,然后利用非线性变换,将含有建模误差的非线性系统变换为仅依赖原系统的输入、输出的规范形式,从而利用可测数据进行构造观测器。在此基础上,利用Lyapunov稳定性理论以及微分同胚的性质,分析了非线性动态误差方程的稳定性。理论证明,在建模误差为零时,估计状态收敛到其真实状态;在建模误差不为零时,估计状态与实际状态之差一致最终有界。最后进行了详细的仿真研究,结果表明了该方法的有效性。     

基于线性参数变化自适应观测器的鲁棒故障诊断

基于线性参数变化自适应观测器,研究了一类具有外部扰动的不确定线性参数变化系统的鲁棒故障诊断问题。针对飞控系统具有非线性和时变的特点,运用了线性参数变化技术,提出一种基于线性参数变化自适应观测器的自适应故障估计算法来估计故障信息。为降低外部扰动对故障估计的影响,引入了H∞鲁棒性能指标来设计线性参数变化自适应观测器以及故障估计算法。结果表明,该方法具有良好的故障估计性能,且对外部扰动具鲁棒性。设计过程中,将参数的求解转化为线性矩阵不等式（LMIs）约束下的凸优化问题。最后,将该方法应用于直升机线性参数变化飞控系统执行器故障诊断,仿真实验验证了该方法的有效性。     

不确定时滞系统的模糊鲁棒H∞控制

讨论了一类具有时滞的不确定非线性系统的模糊H∞状态反馈控制问题。采用具有时滞和不确定项的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型对非线性系统进行建模，提出了一套基于LMI的模糊鲁棒控制器的系统设计方法，并给出了模糊H∞状态反馈控制器存在的充分条件，以保证闭环模糊系统渐近稳定并满足从干扰输入到输出控制输出的H∞范数界约束。示例仿真表明了该方法的有效性。     

放大器中非线性失真的研究

晶体管是非线性器件,在放大信号时会产生非线性失真.针对弱非线性失真,推导了总谐波人(THD)、二阶互调失真(IM2)、三阶互调失真(IM3)和截点(IP3)的表达式,借助于Multisim软件,对晶体管共发放大器、发射极带反馈电阻的失发放大器、差分放大器和发射极间带反馈电阻的差分放大器进行了仿真,并与理论结果作了比较,结果令人满意.     

基于Bancroft算法的GPS动态定位非线性滤波法

由于系统线性化时存在忽略项,扩展卡尔曼滤波成为一种次优的梯度下降算法.当滤波方程病态时,求解存在发散倾向,且估计量为有偏的,而非最优估计.即使动态系统噪声为高斯噪声时,残差也不是高斯噪声.在伪距定位中,由于线性化后的伪距方程是局部解,这有可能丢失正确解值.针对GPS动态导航扩展卡尔曼滤波定位问题,基于美国Bancroft的全局性非线性"闭合式求解"最小二乘算法(Bancroft算法),本文提出一种闭合式GPS非线性代数解的卡尔曼滤波法(两步算法).该方法将GPS滤波问题中的空间与时间分离,较好地解决了非线性GPS动态定位求解问题,且获得稳定可靠的动态定位解.     

基于非线性补偿的涡扇发动机MRAC控制(英文)

以工程应用为目的,采用输入输出模型参考自适应控制方法设计了航空发动机转速模型参考自适应控制器(Model reference adaptive control,MRAC)。针对发动机的非线性特性,设计了函数连接型神经网络补偿器。开展了控制器实物在回路仿真试验,结果表明基于非线性补偿的MRAC在包线内具有良好的动静态性能,对于发动机及其工作环境的非线性具有良好的补偿能力和适应性,验证了自适应控制方法在航空发动机工程应用中的有效性。     

一种适合飞行仿真应用的非定常非线性旋翼尾迹增强模型

基于被广泛应用的Peters—He有限状态动态尾迹模型,本提出了一种增强的非线性、非定常的旋翼尾迹模型,并混合王氏涡流理论建立了旋翼尾迹的旋转分量计算模型(桨尖轨迹平面处)。将原来的线性动态入流理论改造为非线性理论模型,并取消了计算影响系数短阵中的小角度假设。增强后的诱导速度模型适合计算低速飞行状态下旋翼平面内诱导速度,理论计算结果和实验值吻合较好。经优化的FORTRAN程序在常规单CPH微机系统中即可实现实时计算。