简介：本文利用改进的对角化方法和技巧讨论了非线性系统的奇摄动，在一定假设条件下，证明了第二边值问题摄动解的存在，并给出了渐近估计式。

简介：针对一类带有未知死区的随机严格反馈非线性系统,提出了一种自适应模糊控制方案：利用命令滤波来处理退步方法的复杂性问题,并引入误差补偿机制克服动力学表面方法的缺点;此外,通过利用死区斜坡的边界信息,对未知的非线性系统不需要建立逆死区。与已有的结果相比,该方案的优点是：通过建立补偿信号消除滤波误差,且只有一个必需的自适应参数,这使该控制方案在实际应用中更有效;该控制方案,保证了闭路系统的所有控制信号最终一致概率有界,跟踪误差收敛到相应的紧集。

简介：提出了基于径向基函数神经网络模型的系统辨识方法，由于径向基函数的神经网络比多层前馈人工神经网络模型相比，在逼近非线性函数时，具有结构简单，收敛快、且无局部极小的优点，通过计算机仿真证实了该方法具有良好的辨识效果。

简介：提出了一种基于最小参数RBF（径向基）神经网络的船舶航向滑模控制算法.针对船舶运动控制中系统函数非线性不确定性和外界干扰项未知问题,利用RBF神经网络进行逼近.考虑到RBF神经网络权值难以快速调整,采用神经网络最小参数学习法设计设计单个参数的估计代替神经网络权值的调整;最后,借助李雅普诺夫稳定性理论设计出船舶航向RBF神经网络直接跟踪控制律.通过与神经网络控制算法和普通自适应控制算法的仿真比较可知,上述控制算法加快了自适应律的求解速度,控制器结构简单,控制参数少,易于工程设计与实现.

简介：本文给出了单输入情况下时变仿射非线性系统状态反馈线性化的充要条件。

简介：对双线性系统提出了滑模控制方法，此方法较好地改善了闭环系统在原点的运动特性并对外部有界干扰具有较好的鲁棒性，最后采用氨合成反应模型，进行了仿真实验．

简介：参量激励下的Duffing-vanderPol系统是一个多参数的非线性系统，本文研究了该系统的二参数共振分叉问题，利用多尺度方法得到了系统的一次近似平均方程和分叉响应方程，分析了分叉方程的解及其在二分叉参数平面上的分布，研究了零解的稳定性。

简介：研究了非高斯列维噪声作用下非线性系统的渐近线性化方法和Lyapunov指数.利用渐近线性化方法将非线性系统线性化,通过系统的响应轨迹验证了该方法的有效性.通过广义的伊藤法则公式,推导出了列维噪声驱动下Lyapunov指数的一般表达式.给出当参数变化时,非线性系统的随机稳定性分析.

简介：本文研究伴有边界摄动的一般非线性系统Robin边值问题的奇摄动。在一般的条件下，证明了解的存在性，而且得到解及其各导数的高阶一致有效渐近展开式。

简介：研究了广义线性系统Ex=AX的初值问题解的存在唯一性的充要条件和求解公式。

简介：神经网络作为非线性模拟的一种具有生命力的方法,近年来在自动控制、信息处理等方面得到了广泛的应用,本文简要介绍了BP神经网络和RBF神经网络,讨论了神经网络在非线性系统建模中的应用.

简介：本文考虑具有张量积结构线性系统的数值解法．该线性系统常常来源于高维立方体上线性偏微分方程的有限差分离散化．利用张量一矩阵乘法，给出了基于张量格式的求解这类线性系统的共轭梯度法．与求解标准线性系统的共轭梯度法比较，新的算法能够节约大量的计算量及存储空间．

简介：摘要：本研究旨在探讨非线性系统自动控制领域中的鲁棒控制算法。鲁棒控制是一种关键的控制策略，旨在应对非线性系统中存在的不确定性和外部干扰。本文回顾了鲁棒控制算法的发展历程，包括传统的PID控制、自适应控制、模型参考控制等，并重点关注了现代鲁棒控制方法，如H∞控制、滑模控制和模糊控制等。研究还讨论了这些方法在各种非线性系统中的应用，以及它们在提高系统稳定性和性能方面的潜力。最后，本文强调了鲁棒控制算法在自动控制领域中的重要性，为进一步研究和实际应用提供了有益的参考。

简介：研究了因与外部接触而发生局部非线性的动力学系统.基于NOFRF理论,对系统中出现的各次谐波分量进行研究,推导出了该类系统各自由度各阶谐波分量的表达式.证明了该类动力学系统中各自由度之间高次谐波分量的与原线性系统动柔度矩阵的相关元素成正比关系,并据此提出了一种简洁的局部非线性位置的辨识方法.采用这种方法,可以通过结构体中任意两个部位之间的高次谐波分量的比值关系,经过一次谐波激励而辨识出非线性的具体位置.对一个多自由度系统进行数值仿真,验证了该方法的有效性.

简介：在本文中,我们讨论了线性系统理论中的两个重要性质:状态空间同构定理和谱极小性质,这两个性质对一般无限维线性系统是不成立的,我们将证明对无限维的精确典型(即:既精确能控又精确能观测)系统,上述两条性质成立,并给出有关精确能控系统其它有趣的结果。

简介：主要研究微生物发酵过程中不同工况下的非线性、非光滑且无法求得解析解的动力系统及其主要性质,建立了具有数百个不同动力系统为主要约束、有连续与离散两种辨识参量、依据实验数据与生物系统鲁棒性为性能指标的辨识模型,阐述了此类辨识模型与最优控制模型的建立方法、数值模拟方法及并行优化计算方法,并介绍了笔者的著作《非线性发酵动力系统——辨识、控制与并行优化》的基本内容。

简介：对基于输入输出模型的一类非线性系统提出了滑模控制方法,解决了一般滑模控制设计需要依赖于系统状态的问题.通过对系统输入输出模型的分解,将控制器的设计分为两部分,一部分是由滑模控制器实现,另一部分是进行线性反馈控制器的设计.仿真结果表明了控制方法的有效性.

简介：研究具有边界摄动的双参数非线性系统边值问题，在适当的假设条件下，利用不动点定理和逐步逼近法，证明了摄动解的存在，并讨论了它的渐近性质。

简介：研究一类具有不可控不稳定线性化的非光滑和本质非线性系统的鲁棒输出跟踪问题。应用Lyapunov稳定性和“加幂积分器”方法构造出一个鲁棒非线性状态控制器，解决了系统的全局鲁棒输出跟踪问题，且所求控制律能确保跟踪误差充分小，闭环系统所有信号全局有界。仿真结果证明了所提出方法的有效性。

简介：文章在介绍小波神经网络优点的基础上,提出了将小波神经网络优异的逼近能力应用于非线性系统预测控制的方案,并建立了预测控制系统的数学模型,通过仿真实验比较小波神经网络和同等规模BP神经网络的性能,对于非线性系统的预测控制具有一定的参考价值。