本文研究的主要内容是在存在缺失观测值和含有异常值的系统输出数据情况下，如何识别具有未知调度变量的线性参数变化（Linear Parameter Varying, LPV）系统。在实际的控制系统中，由于环境干扰、传感器故障或其他因素的影响，经常会遇到观测数据缺失和数据污染的情况，这会严重影响模型的准确性和控制系统的性能。因此，为了解决这一问题，文章提出了一种鲁棒的全局方法。 文章首先指出，在过去的几年里，非线性过程识别领域受到了广泛关注，因为它在实际工业过程建模中扮演着关键角色。简单而准确的数学模型对于基于模型的控制器设计非常重要。在文献中，为了得到复杂非线性过程的高阶和复杂结构方程，通常会使用传统的建模方法，如基于第一原理的建模方法、黑箱建模方法等。然而，这些方法存在缺点和困难，特别是对于复杂系统，模型的建立往往非常复杂。 针对上述问题，文章提出了一种参数插值的LPV自回归外生（Autoregressive Exogenous, ARX）模型，该模型考虑了具有未知调度变量的情况。调度变量的动态被描述为非线性状态空间模型。在该方法中，不仅考虑了缺失观测值下的异常值处理，同时也考虑了未知调度变量的估计问题。为了处理异常值，基于学生t分布建立了一个鲁棒的LPV模型。此外，为了从不完整的数据集中估计出真实的调度变量，文章采用了粒子滤波（particle smoother）方法。 文章的算法最终是在期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法框架下推导出来的。同时，文章也推导出了用于估计LPV ARX模型和调度变量动态模型未知参数的公式。为了展示所提出方法的有效性，文中使用了一个数值示例和一个化学过程实例。 文章还介绍了一些背景知识，比如LPV系统建模的重要性和实际应用价值。在控制系统领域，能够有效地识别并建模LPV系统，对于设计鲁棒的控制系统以及预测系统性能具有重大意义。LPV系统模型在描述和处理系统参数随时间变化时具有天然的优势，因此在航空、汽车以及其他动态变化显著的领域应用广泛。特别是在系统参数随外部调度变量变化的情况下，如温度、压力等因素变化引起的参数变化，LPV模型能够更加准确地描述这些变化。 由于观测数据的缺失和异常值是实际应用中常见且棘手的问题，因此本研究提出的方法对于提高模型的鲁棒性和准确性具有重要意义。鲁棒的全局方法不仅需要在数学上具有坚实的基础，也需要在实际应用中具有足够的灵活性和效率，这需要研究者在理论和实践两个方面均进行深入的研究和开发。 总结来说，这篇文章针对在观测数据不完整和系统输出数据存在异常值的情况下如何识别LPV系统提出了新的方法，并通过理论推导和实例验证了该方法的有效性。该研究不仅在理论上具有一定的深度，同时对于实际工业过程控制和模型预测控制领域也有着重要的应用价值。

笔记手写字迹工整，总结性强，参考考研王道的数据结构书籍，观看青岛大学《数据结构》视频教程，进行系统性总结，内含相关书籍以及PPT，本资源适用于考研0854电子信息大类，考电子信息计算机的学生，资源来之不易，通过我大量搜集资料以及总结整理，可减轻笔记手负担，内容主要涵盖数据结构（包含手写笔记） 第1章 绪论.pptx 第2章 线性表.pptx 第3章 栈和队列v2.0.pptx 第4章 串.pptx 第5章 数组.pptx 第6章 树和二叉树.pptx 第7章 树的应用.pptx 第8章 图.pptx 第9章 图的应用.pptx 第10章 集合与查找.pptx 第11章 散列表.pptx 第12章 排序.pptx

线性代数是大学高等数学中的一个重要分支，它在数学、物理、工程、计算机科学等多个领域都有着广泛的应用。这份"大学高等数学线性代数笔记"涵盖了线性代数的基本概念、理论及其应用，旨在帮助学生理解和掌握这一学科的核心内容。 笔记首先可能会介绍基本的线性空间概念，包括向量、向量空间、基与维数。向量是线性代数中的基本元素，可以用来表示和处理各种数学和物理问题。向量空间则是所有向量的集合，它必须遵循加法和标量乘法的规则。基是一组线性无关的向量，任何向量都可以由基向量线性组合得到，而维数则表示基向量的数量。 接着，笔记会深入到线性变换与矩阵，线性变换是一种保持向量加法和标量乘法性质的函数，通常用矩阵来表示。矩阵是由行和列组成的数字阵列，它可以进行加法、减法、标量乘法以及乘法运算。矩阵乘法不满足交换律，但满足结合律和分配律，且有逆矩阵的概念，逆矩阵使得两个矩阵相乘的结果为单位矩阵。 线性方程组是线性代数中的另一个核心话题。解线性方程组的方法包括高斯消元法、克拉默法则和矩阵求逆等。此外，齐次线性方程组（系数矩阵与常数项矩阵相乘为零矩阵）的解空间结构也会被详细讨论，非齐次线性方程组的解结构与齐次方程组有所不同，可能包含唯一解、无穷多解或无解。 特征值与特征向量是线性代数的重要概念，它们反映了线性变换对向量的缩放性质。对于给定的矩阵，特征值和对应的特征向量满足特定的方程。如果一个矩阵是实对称的，那么它的特征值都是实数，且存在一组正交的特征向量，这在量子力学、信号处理等领域中有重要应用。 线性代数还研究了二次型，通过合同变换可以将任意二次型化为标准形，从而简化对二次型性质的研究。此外，笔记可能还会涉及行列式，行列式是矩阵的一种数值特性，它可以判断矩阵是否可逆，还可以用于计算面积、体积等几何量。 线性代数在实际问题中的应用是不可忽视的一部分，如图像处理中的傅立叶变换、机器学习中的主成分分析（PCA）、网络流问题、电路分析等。理解并掌握线性代数的基本理论，将有助于我们解决这些复杂问题。 这份笔记以照片的形式呈现，方便放大查看，有助于学习者清晰地理解每一个公式和概念。通过仔细研读和反复实践，学习者可以逐步建立起对线性代数的深刻理解，为后续的学术研究或职业生涯打下坚实基础。

风机变桨控制基于FAST与MATLAB SIMULINK联合仿真模型非线性风力发电机的 PID独立变桨和统一变桨控制下仿真模型，对于5WM非线性风机风机进行控制 链接simulink的scope出转速对比，桨距角对比，叶片挥舞力矩，轮毂处偏航力矩，俯仰力矩等载荷数据对比图，在trubsim生成的3D湍流风环境下模拟 售出不退 统一变桨反馈信号是转速，独立变桨反馈是叶根载荷 提供包含openfast与matlab simulink联合仿真的建模 NREL免费提供的5MW风机参数建模 可以提供参考文献

结论：对qp有理分式矩阵G(s)，设 则必存在qq和pp单模矩阵U(s)和V(s)使变换后传递函数矩阵U(s)G(s)V(s)为史密斯-------麦克米伦形 史密斯-------麦克米伦形基本特性 结论：有理分式矩阵G(s)的史密斯-------麦克米伦形M(s)为惟一 结论：化有理分式矩阵G(s)为史密斯-------麦克米伦形M(s)的单模变换阵对{U(s),V(s)}不惟一。 结论：严格有理分式矩阵G(s)的史密斯-------麦克米伦形M(s)不具有保持严真属性，M(s)甚至可能为非真。 结论：对qq非奇异有理分式矩阵G(s) 其中a为非零常数 2/4,2/12

matlab 两方三方四方演化博弈建模、方程求解、相位图、雅克比矩阵、稳定性分析。 2.Matlab数值仿真模拟、参数赋值、初始演化路径、参数敏感性。 3.含有动态奖惩机制的演化系统稳定性控制，线性动态奖惩和非线性动态奖惩。 4.Vensim PLE系统动力学（SD）模型的演化博弈仿真，因果逻辑关系、流量存量图、模型调试等 ,matlab; 两方三方四方演化博弈建模; 方程求解; 雅克比矩阵; 稳定性分析; Matlab数值仿真模拟; 参数赋值; 初始演化路径; 参数敏感性; 动态奖惩机制; 线性动态奖惩; 非线性动态奖惩; Vensim PLE系统动力学模型; 因果逻辑关系; 流量存量图; 模型调试。,Matlab模拟的演化博弈模型：两方三方四方稳定分析及其奖惩机制优化

在控制系统研究领域，线性系统的分析与设计一直是核心课题之一。线性系统的状态观测器是该领域中的一个基本概念，它能够估计或重构系统的内部状态，这对于系统监控、故障诊断、状态反馈控制等多方面都有重要的意义。特别是当系统受到未知输入干扰时，设计能够观测到这些未知输入的观测器就显得尤为重要。本文所讨论的“未知输入观测器”(Unknown Input Observer, UIO)就是为了这个目的而设计的。 未知输入观测器设计理论最初在1960年代被提出，它的主要思想是利用系统的已知输出来估计系统的未知输入。这一理论在控制领域具有重要的研究价值，尤其是在面对动态系统参数不确定性、外部扰动、执行器故障等问题时，它能够帮助我们抑制或重构这些未知输入对系统造成的影响。因此，它被广泛应用于故障检测与隔离、基于观测器的控制策略等众多领域。 然而，传统的未知输入观测器设计往往需要满足所谓的“观测器匹配条件”(Observer Matching Condition, OMC)。这一条件要求未知输入与系统的动态特性有一定的匹配关系。在实际应用中，许多线性系统的未知输入并不满足这一匹配条件。为了解决这一问题，本研究提出了一种新的辅助输出构造方法。这种方法不依赖于未知输入的相对阶，因此突破了传统观测器设计中的限制。 在提出辅助输出构造方法之后，作者将原始系统转化为一个增维的线性描述系统，这个新系统不包含未知输入项。针对这种系统转化，文章详细讨论了一系列等价的前提条件。这些条件是为了确保系统转化后能够通过观测器设计来估计原系统状态与未知输入。 具体来说，本文采用的Luenberger观测器设计方法，目的是为了同时估计原系统的状态和未知输入。Luenberger观测器是一种经典的观测器设计方法，它通过引入一个辅助动态来对系统状态进行估计。在此基础上，本文还结合使用了高阶滑模微分器来估计辅助输出中的未知信号。滑模微分器是一种能够在有限时间内收敛到系统内部状态的微分器，其高阶特性使得它在处理系统噪声和未建模动态方面具有更好的鲁棒性。 为了验证所提出设计方法的有效性，文章采用了一个单连杆柔性机械手模型进行数值仿真。仿真结果证明了这一方法在未知输入不满足匹配条件时，依然能够有效地估计系统状态和未知输入。 本文的关键技术点包括： 1. 不满足观测器匹配条件时的未知输入观测器设计方法。 2. 提出与未知输入相对阶无关的辅助输出构造方法。 3. 将原系统转化为不含未知输入的增维线性描述系统。 4. 使用Luenberger观测器进行状态和未知输入的估计。 5. 利用高阶滑模微分器估计辅助输出中的未知信号。 6. 通过数值仿真验证设计方法的有效性。 通过这些知识点，我们可以了解到在面对不满足传统观测器匹配条件的线性系统时，如何设计和应用未知输入观测器来应对实际问题。这种设计方法不仅扩展了传统观测器的应用范围，也提高了系统的鲁棒性和观测器设计的灵活性。

### 非线性有限元知识点解析 #### 一、非线性有限元概述 非线性有限元方法是处理复杂工程结构问题的一种强大工具，它能够考虑材料、几何及边界条件的非线性特性。非线性问题的解决通常需要通过数值方法，如迭代法来实现。 #### 二、非线性有限元常见习题解析 根据提供的文件信息，我们将重点解析几个典型例题： ##### Exercise1：模拟一带中心圆孔的矩形板受到均布拉力作用 **问题描述:** - 材料属性：弹性模量 \( E = 30 \times 10^6 \) Pa，泊松比 \( \nu = 0.3 \)，屈服强度 \( \sigma_y = 33 \times 10^3 \) Pa，切模量 \( G_t = 10^5 \) Pa。 - 几何尺寸：矩形板长宽均为 800 mm，中心圆孔半径为 50 mm。 - 载荷：上下边受均布拉力 \( q = 30 \times 10^3 \) Pa/m。 - 应力-应变关系为双线性模型，材料为各向同性硬化材料，服从关联流动法则。 - 目标：分析三种不同屈服准则下的非线性响应，包括两种使用 X 向和 Y 向屈服比率为 1.5 的 Hill 势以及一种使用标准 von Mises 屈服准则的情况。 **问题简化与建模:** - 由于问题具有对称性，可以只分析四分之一区域。 - 在边界上施加相应的对称边界条件。 **ANSYS 操作步骤简述:** 1. **启动 ANSYS:** 输入初始任务名，例如 "TensionOfAPlateWithHole"。 2. **设置计算类型:** 选择结构分析。 3. **选择单元类型:** 使用四节点平面应力单元 (Solid Quad 4-node 182)。 4. **定义材料参数:** - 定义材料属性，包括弹性模量、泊松比和切模量。 - 设置非线性材料模型，采用双线性塑性模型，并指定不同的屈服准则。 ##### Exercise2：用 ANSYS 模拟厚壁筒受内压问题 **问题描述:** - 分析厚壁筒在内部压力作用下的非线性行为。 - 关键在于正确设置材料属性和载荷条件。 **ANSYS 操作步骤简述:** 1. **启动 ANSYS:** 输入任务名称。 2. **设置计算类型:** 结构分析。 3. **选择单元类型:** 适合厚壁筒的三维实体单元。 4. **定义材料参数:** 包括弹性模量、泊松比以及非线性材料属性。 5. **建立几何模型:** 根据实际尺寸创建厚壁筒模型。 6. **施加载荷:** 设置内表面的压力载荷。 7. **施加边界条件:** 确保适当的固定条件。 ##### Exercise3：用 ANSYS 模拟圆棒拉伸出现颈缩问题 **问题描述:** - 分析圆棒在拉伸载荷作用下出现颈缩现象的机理。 - 需要考虑材料非线性和大变形的影响。 **ANSYS 操作步骤简述:** 1. **启动 ANSYS:** 输入任务名称。 2. **设置计算类型:** 结构分析。 3. **选择单元类型:** 适合拉伸分析的三维实体单元。 4. **定义材料参数:** 包括弹性模量、泊松比以及非线性材料属性。 5. **建立几何模型:** 创建圆棒模型。 6. **施加载荷:** 施加拉伸载荷。 7. **施加边界条件:** 设置适当的固定条件。 8. **后处理:** 分析应力集中区域，识别颈缩位置。 #### 三、非线性有限元常见例题总结 以上例题展示了非线性有限元分析的基本流程和技术要点，包括但不限于材料属性的定义、模型建立、载荷和边界条件的施加，以及结果的后处理。这些例题涵盖了不同类型的问题，如平面应力问题、厚壁筒的内压问题以及圆棒的拉伸问题，有助于全面理解非线性有限元方法的应用。 通过学习这些例题，不仅可以加深对非线性有限元理论的理解，还能掌握使用 ANSYS 进行实际工程问题分析的能力。此外，这些例题还涉及到不同的材料模型和屈服准则，对于理解材料非线性行为具有重要意义。

基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码，可提供代码与lunwen。 首先，其通过 Tent 混沌映射产生初始种群，增加种群个体的多样性; 其次，采用非线性控制参数，从而提高整体收敛速度; 最后，引入粒子群算法的思想，将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息，从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。 ,核心关键词：Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法：Tent映射混合灰狼优化算法的MATLAB实现

深入解析VESC无感非线性磁链观测器：源码实践、参考文献指南与仿真模型全解析,《深入解析VESC无感非线性磁链观测器：源码揭秘、参考文献导航与仿真模型实践》,VESC无感非线性磁链观测器+PLL（源码+参考文献+仿真模型） ①源码：VESC的无感非线性观测器代码，并做了简单的调试，可以做到0速启动。 代码注释非常详细，快速入门 ②参考文献（英文＋翻译）：为VESC非线性观测器的lunwen出处 ③对应的simulinK仿真 大名鼎鼎的VESC里面的观测器。 对学习非线性观磁链测器有很大帮助 图一：为观测位置角度与真实角度波形。 1、《bldc-dev_fw_5_02》为VESC的官方源代码，里面使用了非线性观测器，但是工程很大，功能太多，很难学习，并且使用了操作系统，很难自己使用。 2、《08_ARM_PMSM_磁链观测器》为STM32F405407平台的代码，原本采用VF启动+smo方案。 在该代码框架上，我移植了VESC的无感非线性观测器代码，并做了简单的调试，基本可以0速启动，但带载能力不行，可能还需要进一步调参。 3、《本杰明位置速度观测器》为VESC非线性观测器的lunwen