简介:摘要:本文旨在深入探讨基于深度学习的非线性系统控制算法的优化与性能分析。深度学习在控制领域的应用日益重要,其通过学习系统复杂动态特征,提高了非线性系统控制算法的鲁棒性和适应性。文章首先介绍深度学习的基本原理,然后聚焦于非线性系统控制算法的优化策略,包括神经网络结构、数据预处理和损失函数的设计。通过实例验证,深入分析优化后算法在非线性系统控制中的性能表现,并与传统方法进行比较。结果表明,优化的深度学习算法在提高系统控制性能方面具有显著优势。最后,文章指出深度学习在非线性系统控制中仍面临的挑战,并展望未来研究方向。这一研究为深度学习在非线性系统控制中的应用提供了深刻的理解与展望。
简介:系统的不确定和外部干扰是控制理论的主要敌手。最近二十年出现了一个新的对付不确定的控制方法称为自抗扰控制。本文旨在介绍一本这方面的新书:ActiveDisturbanceRejectionControlforNonlinearSystems:AnIntroduction,及其相关的背景。该书是一本自抗扰控制数学理论著作。为了引出本书的主要内容,我们扼要介绍了几种其他的对付系统不确定的控制方法,包括鲁棒H∞-控制、滑模控制、自适应控制以及内模原理,说明自抗扰控制的主要思想和与这些方法的异同之处。特别是指出了自适应控制、内模原理的估计和消除策略及其在自抗扰控制中的大规模应用。
简介:本文利用Leray-Schauder理论及正反Lozenskii测度建立了非线性系统存在唯一的双曲周期解的代数判据.
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.