BP网络和支持向量机在非线性函数逼近中的应用

非线性函数逼近作为统计理论的一个重要分支,在模式识别中有着广泛的应用。以非线性函数问题为背景,详细讨论了BP网络和支持向量机在函数逼近中的基本原理和训练算法,并从实例着手,分析了二者在其中的应用,将得出的结果进行了比较分析。     

机动飞行非线性解耦控制

给出了非线性解耦系统平衡点的计算公式。用微分几何控制理论研究了飞机非线性运动的 3种解耦运动模式,并用这 3种模式实现了 3种形式的敏捷性机动和直接升力控制的 3种基本模式,即 An,α1和α2 模式。计算结果表明,给出的 3种解耦模式能精确地实现这些运动模式。为飞机敏捷性和直接力控制问题提供了一种理论研究方法     

复合材料层合曲板的非线性动力稳定性

建立了复合材料圆柱曲板受外压作用的大变形动力学控制方程。在边界夹支可移的条件下借用数值方法求得曲板中面随时间的响应历程。将动力响应与Ｂ－Ｒ准则相结合,给出了对称正交铺层复合材料曲板受均布突加外压作用的动态失稳“跳跃”特性图。讨论了铺层顺序和结构参数对曲板跳跃特性的影响。     

BOOST变换器恒功率负载时动态性能分析

以恒功率负载时双闭环控制的BOOST变换器为例,基于相平面法,分析了变换器开环运行模式下的稳定性问题;基于平均大信号模型,分析了变换器过载运行模式下的动态响应过程。分析表明,恒功率负载时,变换器开环运行可能’自激振荡,并给出判别是否产生自激振荡的方法,说明小滤波电感和大滤波电容有利于避免自激振荡,从而为变换器主电路参数的优化设计提供依据。过载运行时,变换器最终进入开环运行模式,稳定性能与开环运行模式下相同。实验结果验证了理论分析的正确性。     

基于未知输入观测器的不确定非线性系统故障检测

针对具有不确定性和系统故障的非线性系统,利用神经网络构造了全阶未知输入观测器,在获得系统的状态观测信号的同时得到了系统的故障观测信号。通过在故障观测神经网络权值的调整规律中引入死区函数,从而提高了故障观测对系统不确定性的鲁棒性。利用得到的故障观测信号,可以方便地检测系统的缓变故障和突变故障,实现了对系统故障的快速检测,降低了误检率。仿真示例表明了该方法的有效性。     

基于融合算法的航空发动机涡轮前温度最优控制

涡轮前温度是航空发动机的关键控制参数之一,在保持发动机推力不变的前提下,降低涡轮前温度可以有效提高发动机使用寿命,涡轮前温度最优控制是降低涡轮前温度的有效技术途径.本文研究了航空发动机涡轮进口温度的在线优化问题,并根据该优化问题的特点,提出了一种基于小生境遗传算法(NGA)与非线性规划(NLPQL)相结合的混合优化算法...     

舰面状态直升机机体在起落架上的固有频率分析

针对起落架缓冲支柱和轮胎的非线性特性,应用等效线性模型,提出一种预估刚性机体在弹性起落架上的固有频率计算方法。利用缓冲支柱和轮胎的刚度和阻尼试验数据,采用循环迭代方法计算了机体耦合振动的固有频率;分析了直升机重量、旋翼拉力、舰面运动状态、舰面风力等因素对机体模态固有频率的影响。对最不稳定的机体侧向二阶模态而言,最大设计重量和大升力状态时其固有频率最低,与最小重量、零升力状态相比其稳定转速余度减少约133 r/min;文中假设的舰面运动状态和舰面风力对机体模态的固有频率影响很小,而采用纵、横侧向独立的简化模型来预估机体模态固有频率具有足够的精度。     

含有非解析子模块的非线性系统控制

针对模型中含有非解析子模块的非线性系统,提出了一种预测控制的设计方法。首先建立了与传统广义预测控制(Generalized predictive control,GPC)的联系,探讨了针对含有非解析子模块的非线性系统控制对性能指标的选取原则,并由此推导出了最优预测控制器,并进一步讨论了控制器的实施问题。由于所提出的设计方法不需要对非线性系统求逆,因此具有较低的计算复杂度。对两节机械手臂的仿真研究验证了所提出的设计方法的有效性。     

一类三阶非线性系统的全局渐近稳定性

运用"类比法"对两类三阶非线性系统构造了较好的Lyapunov函数,并建立了该系统平凡解全局渐近稳定的条件.     

基于BP神经网络的核事故多核素源项反演方法

核事故发生后，为快速评估事故严重程度，需要对源项释放率进行估算。本文选取I-131，Cs-137，Xe-133和Kr-85四种核素的释放率为目标信号，利用Matlab建立基于BP神经网络的核事故四核素源项反演模型。计算结果表明，在单隐层节点数为5~60范围内，训练均方差 随节点数增加先减小后增大，在节点数为25时达到最小值41.1%。学习速率在0.01~0.2范围内时，增大学习率可减小训练均方差与各核素相对误差。对单隐层节点数为25，学习速率为0.2的训练结果进行测试，4种核素的源项估计相对误差分别为56.7%，49.1%，92.4%和92.0%。