带非线性扰动的时滞大系统的分散输出反馈镇定

文章研究一类时滞大系统，内部具有非线性扰动，同时带有时滞关联和非线性关联项。考虑到大系统的状态部分可测量，设计了输出反馈控制器，来使系统分散输出鲁棒镇定，仿真的结果证明了结论的有效性。     

高频不稳定燃烧的声学数值仿真

高频不稳定燃烧一直是液体火箭发动机研制过程中所要面临的重大难题之一.采用具有低色散低耗散特点的计算气动声学方法,对自燃推进剂变轨发动机(OME)的高频不稳定燃烧进行时域下的数值仿真.由Crocco的压力时滞模型对燃烧热释放和声波之间的耦合进行模拟,并对不同的时滞模型参数对稳定性结果的影响进行了分析,给出发动机的稳定性极限图,确定一阶切向及一阶径向振型为主的不稳定振型,与地面试车实验捕捉到的不稳定振型相一致.结果表明:采用计算气动声学方法对带有Crocco压力时滞模型的声波扰动方程进行时域下的数值求解,可以对发动机的高频不稳定燃烧进行成功地预测.      

一类具有分布时滞和离散时滞中立型积分微分方程周期解

考虑了具有分布和离散时滞的方程tt dd t x(t)(-)B(t,s)x(s)ds =C(t,s)x(s)ds +i=l(t,x(t -(t)))+b(t) ∫-∞ A(t,x(t))x(t)+ ∫-∞ ∑giτi周期解的存在性问题。文章通过利用线性系统的指数二分性和 Krasnoselskii不动点定理得到了1上述方程周期解存在唯一的充分条件,结论推广和改进了已有文献的结果,并通过一个例子说明该结果的优越性。     

航空发动机燃烧室热声不稳定的预设性能控制

为降低航空发动机燃烧室NOx的排放量，贫油预混的燃烧模式被广泛采用，但这将导致燃烧不稳定现象更加频繁地发生。航空发动机燃烧不稳定的能量来自于推进剂的燃烧，热声不稳定是其最主要的一种形式。为抑制热声不稳定现象，首先，在Culick模型的基础上，加入火焰燃烧响应对系统的影响，推导出含状态时滞的热声不稳定的数学模型；其次，基于此模型探究了从燃料喷射到燃烧释放热量的对流时间对热声系统稳定性的影响；然后，设计了预设性能反步主动控制方法，并求解得到在保证系统预设性能的前提下该对流时间的上界；最后，从理论分析和仿真结果两方面都验证了该主动控制方法可使热声不稳定系统的压力振荡渐近收敛，其动态满足预先设定的性能，且具有时滞鲁棒性。     

多网络约束下NNS分布式融合估计器设计

针对节点量测增益衰减、节点能量受限与系统模型不确定3种网络约束下具有随机通信时滞和非固定丢包率的组网导航系统(NNS)分布式状态融合估计问题，将增益衰减程度描述为统计特性已知的随机变量，将模型不确定描述为系统矩阵中的乘性有色噪声，将减小能耗描述为降低节点数据传输率。分别在邻节点端和目标节点端引入2种不同的线性编码器以解决丢包与时滞问题。建立丢包率与同时传输信息的节点数目之间的函数关系，将邻节点在过去有限个时刻的量测值进行线性编码后再传输，以补偿丢包与降低传输率导致的信息损失。目标节点把在同一采样周期内获取的来自同一邻节点的多个量测值按时间戳进行线性编码，以解决通信时滞导致的信息多余。基于2次线性编码建立增广系统模型，设计最小方差意义下局部无偏估计器，利用最优矩阵加权融合法得到全局融合估计器，推导得到融合估计误差协方差收敛的充分条件及次优传输率。通过算例仿真验证所提算法的有效性。     

具有欺骗攻击的主从神经网络混合 事件触发同步控制

文章提出了一种针对受到欺骗攻击的主从神经网络的混合事件触发同步控制方法。所提出的方法采用以伯努利分布为特征的混合事件触发方案，通过仅在必要时传输数据来减轻通信负担并处理不可预测的网络环境。记忆事件触发机制可以在系统响应状态的峰值和低谷期间传输更多的数据。通过考虑实际情况中的不确定性，将网络诱导时滞和随机发生的欺骗攻击纳入一个统一的框架，并构建了相应的李雅普诺夫泛函。其次，使用李雅普诺夫理论，推导出一个稳定性判据。最后，通过数值算例验证了所提出方法的有效性。     

时滞反馈下高速磁悬浮轴承转子系统的稳定性分析

为了分析机电系统中的微小时滞对于高速磁悬浮轴承转子系统动态特性的影响，采用数值方法讨论了系统周期解稳定 性切换问题及振动响应特性随时滞的演化规律，通过Floquet 乘子判断系统周期解的稳定性，对于磁悬浮轴承系统计算出了不同 工作转速下转子系统失稳的临界时滞，并进行了仿真验证。结果表明：在转速较低的情况下，引起转子系统失稳的时滞大小都在 毫秒级，远远高于一般机电控制系统中可能出现的时滞；当转速升高时，微小时滞对于转子系统稳定性的影响更为显著，当转速升 高至约18000 r/min时，失稳时滞缩短至只有60 μs，当转速升高至60000 r/min时，转子系统在时滞约为19 μs的情况下就会出现失 稳。因此在高速磁悬浮轴承系统设计时要充分考虑时滞的影响，以保证系统设计的稳定性。     

基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法

针对多无人机协同交互过程中存在的通信时滞问题，提出基于记忆-融合的多无人机分散式协同导航算法。在无人机惯性和全球卫星导航系统（GNSS）紧组合导航框架基础上，建立含时滞影响的系统状态向量，并对系统状态误差及其方差进行推导，进一步构建关于各无人机状态的最优估计模型，并基于状态误差方差最小准则对状态进行最优估计。建立了基于机间相对测量的多无人机分散式协同导航算法，提出了基于记忆融合模式的时滞处理方法。在GNSS可获取及拒止环境下进行多无人机协同导航仿真与实验测试，结果表明，所提出的基于记忆-融合的分散式协同导航算法能有效补偿通信时滞造成的精度损失，有效提高定位精度。