简介:应用拉格朗日-麦克斯韦方程,建立了受到简谐激励作用的RLC电路弹簧耦合系统的数学模型,该系统是具有平方非线性双自由度系统.应用线性振动理论进行求解,得到了典型的Mathieu方程,再应用非线性振动的Lindstedt-Poincare法对得到的Mathieu方程进行求解分析,并讨论了系统的稳定边界.运用Matlab软件进行数值运算,得到了便于工程应用的稳定边界曲线.
简介:利用MATLAB的S函数实现参数自调整模糊控制系统的设计与仿真。该方法可以根据系统的性能在线整定比例因子,使系统在随机环境中能对控制器进行自动校正。在被控对象特性变化或存在扰动的情况下,控制系统仍能保持较好的性能。
简介:结合支持向量机和神经网络各自的优点,提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN).首先,利用支持向量回归方法确定SVR—NN的初始结构和初始化权值,基于支持向量自适应地构造SVR—NN神经网络的隐层节点;然后,使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值.为了验证所提出方法的有效性,给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例.仿真结果表明,与以前的神经网络方法相比,基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能,它具有很快的收敛速度.因此,自适应的SVR—NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径.