一、含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的特征值—范数判定方法（论文文献综述）
樊春光[1]（2020）在《天宫二号机械臂运动学标定位形选取策略与轨迹跟踪控制研究》文中提出空间机器人能够代替人类宇航员在空间环境中进行空间探索、科学实验等活动,大幅度降低了宇航员在太空活动中风险和成本。现阶段在轨任务中,相当多的一部分为非接触类的演示任务,对于接触类操作任务研究较少,而精细操作任务的研究更是寥寥。天宫二号机械臂属于舱内服务机器人范畴,主要用于满足航天器内设备维修和物体捕获的需求。本文主要研究天宫二号机械臂运动学标定位形优化选取策略以及针对两种类型操作任务的轨迹跟踪控制策略,并且进行地面重力环境与空间微重力环境下的仿真与实验验证。首先,研究天宫二号机械臂运动学标定位形优化选取策略。利用矩阵摄动理论,将测量误差与标定误差之间的辨识雅可比矩阵,推广到含有矩阵摄动表达的摄动辨识雅可比矩阵。接着根据摄动展开式,推导出辨识雅可比矩阵是如何被位形集合影响的基本原理,并且结合DETMAX算法,建立从位形摄动到奇异值变化的封闭映射,在避免数值计算不稳定的同时解决位形陷入局部最优的问题。通过与常见的随机搜索法,蒙特卡洛搜索算法,IOOPS搜素算法进行对比,证明本文提出的方法具有更高的标定精度。然后,提出一种基于滑模观测器的轨迹跟踪控制方案,用于天宫二号机械臂旋拧J599电连接器的操作任务,对关节迟滞特性和非线性摩擦特性进行分析,基于Swevers模型对机械臂在执行旋拧任务时的摩擦情况进行补偿,接着分析不同重力环境下的机械臂系统动力学模型,将机械臂系统模型以非线性系统状态方程的形式进行描述,通过将耦合扰动问题转化成非耦合扰动问题,对系统状态进行估计。将空间微重力环境下相对于地面重力环境下的模型变化视为内部不确定态,重力载荷的消失视为外部扰动,从干扰抑制的角度对这些非线性集总扰动进行解耦与重构。提出一种基于滑模观测器的轨迹跟踪控制方案,将神经网络中的Logistics函数应用到趋近律的设计中,提高控制系统的动态性能。接着,提出一种基于扩张状态观测器的轨迹跟踪控制方案,用于捕获空间漂浮小球任务,首先设计非线性扩张状态观测器将扰动扩张成新的状态并且对此进行估计,采用自适应参数整定方案对扩张状态观测器增益进行滤波,在第三章对模型内部不确定态和未知外扰进行成功观测的基础上,设计观测效率更高的扩张状态观测器,使内部不确定态和未知外扰脱离开集中扰动,利用先验结果提高观测效率,此种高阶扩张状态观测器能够在有限时间内估计出系统的未知状态和集总扰动。并且通过调节增益与阶数使计算复杂度与观测精度达到平衡。最后针对单目相机在景深方向精度较低引起控制抖振的问题,设计模糊滑模控制器,将控制律拆分成已知控制律和模糊控制律,利用模糊系统的切换增益代替切换控制律,降低捕获过程中会产生的抖振现象。最后,搭建天宫二号机械臂手系统实验平台,完成操作任务的同时对本文提出的算法进行验证。利用天宫二号机械臂、多指仿人灵巧手、遥操作系统、中央控制系统以及视觉系统等硬件搭建可用于执行旋拧J599电连接器、捕获漂浮小球任务的实验平台。对天宫二号空间站实验舱内的坐标进行定义与转换,编制地面模拟系统软件,用于地面同步验证实验。最后在舱内微重力环境下采用基于滑模观测器和扩张状态观测器的轨迹跟踪控制方案进行了旋拧J599电连接器实验与捕获空间漂浮小球实验。验证本文提出的方法在解决舱内标定问题、轨迹跟踪控制问题,具有很强的针对性和有效性,为这一类问题的控制策略提供一定的理论基础和指导意义。
张继红[2]（2020）在《忆阻神经电路的动力学分析与同步研究》文中研究说明搭建神经电路是仿生科学应用的重要途径,其发展将极大地促进仿生学、智能控制、机器人、计算机科学、神经生理学等的发展。忆阻器具有磁滞的伏安特性和非线性特征,非常适合用于搭建神经元电路;同时,忆阻器具有可编程特性和非易失特性,非常适合用于搭建突触电路。目前还没有神经电路在神经元和突触中同时应用忆阻器。因此,本论文首先搭建了基于磁控忆阻器的FitzHugh-Nagumo神经元电路,然后用磁控忆阻器突触将该电路耦合成忆阻神经元网络电路。论文提出的电路由于引入了纳米级规模的忆阻器,因此具有体积小、功耗低、运行速度高等优点,具有广阔的应用前景。混沌、分岔、周期振荡等动力学行为是神经系统的固有现象。同步行为是神经系统的重要特征,辨别神经系统的混沌同步性将有助于深入研究癫痫等疾病的动力学行为。因此,论文对建立的神经元模型进行详细的动力学分析,同时对建立的忆阻神经元网络电路进行了深入的同步研究,其中重点研究混沌及其同步的产生机理和特性。忆阻器可以记忆流经它的电荷（磁通）数量是其重要特征和突出优点,流经忆阻器的电荷（磁通）数量体现为某时刻的初始电荷（磁通）条件。因此,论文同时研究忆阻器的参数和初始条件对神经元动力学特性及神经网络同步行为的影响,为神经元网络电路的实际应用打下坚实的基础。论文的主要研究内容包括:（1）在阐述忆阻器的物理实现及数学模型、忆阻器特征、忆阻电路的常用动力学分析理论、生物神经元及数学模型、FitzHugh-Nagumo模型、神经元网络的耦合方式及混沌同步理论等相关理论的基础上,建立了基于磁控忆阻器的FitzHugh-Nagumo神经元电路模型。（2）研究了忆阻器参数对忆阻神经电路混沌及同步的影响。推导出忆阻FitzHugh-Nagumo神经元电路两种不同类型的状态方程,采用分岔图、相轨图、时域波形图和李雅普诺夫指数等方法详细分析了忆阻器参数对神经元混沌动力学行为的影响,给出产生混沌行为的忆阻器参数范围,并采用电路仿真实验加以验证。建立了两种不同类型的神经元网络电路:一种是采用忆阻器突触将两个忆阻FitzHugh-Nagumo神经元进行单向耦合;另一种是采用忆阻器突触将多个忆阻FitzHugh-Nagumo神经元进行双向的环状耦合。分别分析了两种耦合的忆阻神经元网络的同步动力学特性,推导并获得了神经元混沌完全同步时忆阻器突触的参数条件,并采用数值仿真验证理论分析的正确性。（3）研究了忆阻器的初始条件对神经元网络电路产生混沌及同步的影响。采用磁通-电荷分析法,对忆阻器突触双向耦合的忆阻FitzHugh-Nagumo神经元电路建立依赖于初始条件的状态方程。理论分析忆阻器突触的初始条件对神经元混沌同步的影响,通过研究非齐次误差方程进而推导出初始磁通条件将引起具有平行偏移特性的同步行为,给出具体的偏移量计算公式,并采用数值仿真证实理论推导的结论。同时,分析出忆阻器的初始磁通条件对单个神经元电路产生混沌的影响,并讨论如何利用初始条件对神经元网络中的神经元进行混沌控制,即可以仅通过增加忆阻器突触的磁通初始值去完成神经元的混沌控制。（4）研究了忆阻器的初始条件对无外部激励的忆阻FitzHugh-Nagumo电路动力学行为的影响。理论分析并得出忆阻器初始磁通值的变化可以引起神经元的Hopf分岔行为及改变周期振荡的幅值大小,给出引起Hopf分岔的忆阻器初始条件范围和周期解的具体表达式,并采用数值仿真验证理论分析。同时,采用电感耦合三个无外部激励的忆阻FitzHugh-Nagumo神经元电路,即电感耦合的环状忆阻van der Pol电路,理论分析电路的同步振荡模式,给出两种不同类型的稳定振荡模式及对应的周期解,推导出稳定振荡模式所要求的忆阻器初始条件,并采用数值计算及电路仿真加以验证。
袁泽世[3]（2019）在《基于数模混合方法的混沌系统及其应用研究》文中提出混沌是非线性动力学系统所具有的一类复杂动力学行为,描述了确定性非线性系统的内在随机性,普遍存在于生物、气象、电子等系统的运行过程中。混沌系统是混沌理论中的重要内容,对其研究能够为工程系统的相关应用提供理论支撑,推动工程技术的创新。本文的研究重点是基于数模混合方法的混沌系统,及其在随机数发生器设计及分布式多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）雷达发射信号设计与重构领域的应用。其中,性能优异的随机数常作为密钥,广泛应用于有加密需求的各个领域;MIMO雷达发射波形直接关系到雷达系统的分辨率、测量精度以及杂波抑制能力等性能指标。因此,本文研究的内容具有重要的理论意义与工程应用前景。本文的主要工作归纳如下:1、构建了类Chen系统,拓展了含单一线性项的混沌系统,给出了基于现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）的数字混沌电路实现方式。首先,基于经典的Chen系统,通过引入非线性项,构建了新的类Chen系统,使Chen系统变为类Chen系统的一种特例;其次,拓展了Li提出的混沌系统流型,概括了所有含三次项的三维混沌系统,并研究了其中四种典型的含单一线性项的混沌系统。通过对系统进行动力学分析,验证了系统的多稳态属性和无限平衡点等特殊性质,讨论了混沌系统的幅度和频率控制方法。采用基于32位定点数运算的FPGA数字方法同时实现了含单一线性项的一组混沌系统电路,所得结果与数值仿真一致。通过编程控制系统的参数设置和输出选择,得到了多样化的系统输出,大大提高了系统在安全通信、随机数发生器设计、雷达波形设计等领域的应用前景,为后文的应用研究作了铺垫。此外,论文还研究了一类含有符号函数乘积项的特殊的混沌系统,讨论了基于数字逻辑器件的模拟混沌电路实现方法。2、针对数字系统的有限精度效应问题,提出了基于数模混合系统的实现方法,完成了混沌随机数发生器的设计和实现。当数字系统运行时间足够长时,受限于有限精度效应,会发生动力学退化现象。为解决这一问题,本文将数字系统与少量模拟器件相结合,提出了基于数模混合系统的实现方法,通过引入模拟量的方式解决了数字系统的有限精度效应问题,同时克服了模拟系统相对复杂、易受环境影响、参数可控性差等缺点。分别基于电容器和忆阻器在FPGA上构建了两个不同的数模混合系统,利用典型混沌映射和本文所提类Chen系统进行数值仿真,证实了所提方法的有效性。此外,基于数模混合系统和复杂的耦合格子映射,设计并实现了混沌随机数发生器,所生成的随机数序列顺利通过了NIST检验套件中所有检验标准,达到实际应用水平。当随机数发生器数字部分的FPGA规模足够大时,能够获得速率高达Gbit/s的随机数流。本文所提的数模混合系统实现方法具有很强的可集成性,为解决其他数字系统的有限精度效应问题提供了可借鉴的方法。3、提出了基于混沌的分布式MIMO雷达系统发射信号的设计和重构方案。分布式MIMO雷达系统的发射信号通过有线或无线两种方式进行传输,其中,有线传输方法限制了系统的灵活性,而无线传输方法的固有特性又使得系统易受安全性威胁。为解决这一问题,本文基于非线性动力学网络,提出了通过适当的非线性反馈控制来设计、传输和重构分布式MIMO雷达发射信号的实现方案。方案主要包括三个部分:优化波形字典的构建,信号生成模块设计以及信号重构模块设计。首先,根据实际应用特征需求,选取合适的波形设计方法产生一系列基波形,构建优化波形字典;其次,通过分岔分析,设计信号生成模块中非线性反馈控制函数,还将本文所提类Chen系统应用到反馈控制中,生成了理想的发射信号;最后,接收端接收到压缩发射信号,结合已知的优化波形字典和非线性反馈函数等先验信息,通过代数运算实时完成了发射信号重构。仿真分析证实了生成的发射信号具有比基波形更好的自相关、互相关性能,优化的能量谱密度以及理想的图钉型模糊函数等性质,且信号重构能够在接收端实时完成,理论上没有重构误差。值得注意的是,本文所提的数模混合系统的实现方法也可用于实现该方案。
曾晶[4]（2019）在《配电网高阻接地故障诊断方法研究》文中提出配电网靠近用户,运行环境复杂,运行时易与树枝、建筑或地面接触,产生高阻故障。对于此类故障,因接地电阻大,引起的电气量变化不明显,常规保护难以可靠动作。多数高阻故障不会对配电网产生严重影响,但该故障持续发展后易演变成更为严重的事故。高阻故障识别是配电网继电保护领域极具挑战性的难点问题之一。本文研究配电线路高阻故障特征和故障识别方法,致力解决谐振接地系统及小电阻接地系统中的高阻故障识别难题。针对谐振接地系统,建立了适用于高阻接地故障的暂态等值模型,详细分析了谐振接地系统欠阻尼和过阻尼两种谐振状态下的暂态特征。理论分析及仿真数据表明,多数高阻故障属于欠阻尼状态且故障后消弧线圈零序电流暂态变化过程出现拍频现象,消弧线圈零序电流波形自相似性低。据此,提出了基于多重分形去趋势波形分析（MFDFA）的高阻故障识别方法。该方法采用MFDFA得到多重分形参数曲线,根据分形参数曲线界值比判别高阻故障。谐振系统欠阻尼情况下零序电流的多重分形特性参数曲线H（q）满足反正切分布,系统带不平衡负载运行或进行开关操作时的零序电流H（q）曲线趋于常数,根据该分形特性差异构成故障识别判据。MATLAB数字仿真以及RTDS实验仿真结果均验证了该高阻故障识别方法的可靠性和灵敏性。针对小电阻接地系统,分析了其零序等效网络,研究了发生高阻故障后零序电流时域、频域及稳态、暂态故障特征,着重关注故障处不稳定电弧在零序电流过零点附近产生的畸变特征。发生弧光接地故障时,故障电流波形在过零点附近存在明显的非线性畸变,其3、5、7、9等奇次谐波增量明显,偶次谐波增量明显低于奇次谐波增量;系统带不平衡负载运行或进行负荷投切等开关量操作时,零序电流中奇次谐波和偶次谐波增量差异不明显。据此,提出了基于广义S变换和极限学习机的高阻故障识别方法。该方法将中性点零序电流进行广义S变换,提取复时频矩阵中零序电流过零点附近的低频段的元素构成特征矩阵;然后基于特征矩阵能量谱采用极限学习机鉴别高阻故障与系统正常运行下的相似扰动。MATLAB数字仿真以及RTDS实验仿真结果均验证了所提方法的可靠性和准确性。
徐晨曦[5]（2009）在《基于解轨迹多项式分解的非线性电路故障诊断研究》文中研究说明上世纪八十年代以来,计算机技术和微电子技术在测试领域的运用,带动了测控技术的飞速发展。航天、军工等领域对系统安全性、可靠性要求的日益提升,电子装备的可测性设计、故障诊断和容错控制技术正日益引起人们的重视。其中,非线性模拟电路的测试、诊断问题既不可避免又极其困难,已成为现代测试领域最具挑战性的课题之一。非线性模拟电路故障诊断可分为：系统建模、激励设计、特征提取和故障识别四个部分。由于非线性模拟电路（或系统）中故障传播机理的非线性,极易导致故障信息的重叠、交叉,因此,非线性模拟电路故障诊断技术的核心是故障特征提取。由于解轨迹分析能最大程度地获取电路信息,因此,本文以解轨迹多项式分解为基础,围绕提高故障特征的有效性（聚类性）为目标,展开非线性模拟电路故障诊断的研究。概括来说,主要做了如下几个方面的研究工作：1.研究了斜坡激励下的非线性电阻网络故障诊断方法,目的是建立非线性电阻网络的故障诊断方程,实现软故障、多故障诊断。方法是通过解轨迹多项式分解将非线性静态电路转化成线性电路序列,再在线性电路中实现软故障、多故障的诊断。重点讨论了斜坡激励下解轨迹多项式系数间的迭代关系和解轨迹多项式系数的性质；在此基础上,提出了基于静态解轨迹多项式系数的故障诊断方程和基于多轨迹分析的多故障诊断方法。2.研究了基于动态解轨迹Volterra响应分解的非线性动态电路故障诊断方法,目的是提高故障特征的聚类性。方法是根据动态解轨迹谐波多项式与Volterra响应分量间的对应关系,利用谐波分解方法和V子带参数估计方法提取Volterra线性子电路中的故障特征,以消除故障传播的非线性叠加效应。重点讨论了Volterra谐波分量的故障信息全息性；给出了基于响应空间正交投影的主元特征提取方法。3.研究了基于相干检测的故障特征提取方法,目的是建立非线性动态电路的故障诊断方程,实现非线性动态电路的软故障、多故障诊断。方法是利用相干检测方法提取满足动态电路复节点方程的静态故障特征,建立动态电路故障诊断方程。重点讨论了相位驻留特征提取的物理意义和实现方法；提出了基于相位驻留法的故障诊断方程建立方法。4.研究了基于动态增量Volterra级数（DDVS）的故障特征提取方法,目的是提高较大截尾误差情况下故障特征提取的数值稳定性,使Volterra方法适用于高维非线性电路的故障分析。方法是通过重组Volterra级数实现“截尾不截维”,来提高参数估计的数值稳定性。重点讨论了DDVS与Volterra级数的关系,分析了DDVS在参数估计中的数值稳定性和故障特征聚类性；提出了基于DDVS参数估计的故障特征提取方法。DDVS的显着特点是具有模块化结构,容易扩展成更高阶非线性系统。5.研究了基于时频基函数多项式（BFP）的非线性电路故障特征提取方法,目的是实现高维复杂非线性电路的故障特征提取。方法是通过对被测信号的BFP拟合来提取故障特征。重点讨论了框架基函数时频域描述的完备性和基于BFP的非线性系统建模问题；分析了BFP在故障诊断应用中存在的问题,提出了基于平移联动的BFP基函数族简化方法。BFP模型的特点是具有更强的非线性适应能力和更好的数值稳定性。总体而言,本文以故障特征提取方法为中心；以解轨迹多项式分解和参数估计为手段；以实现非线性电路的软故障、多故障诊断为目的。考虑到非线性电路的静态和动态、非线性程度的强与弱等情况,重点分析了参数估计的稳定性、故障特征的聚类性和非线性模型的线性化能力等问题。仿真结果表明：所提方法是有效的。
冯平[6]（2006）在《含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的冻结系数判定法》文中指出本文利用冻结系数法的相关概念,得到了确定含有非线性电阻的电路的唯一稳态。由于目前已有的经典结果只能处理含有线性电阻的动态电路的唯一稳态,因此本文的工作扩展了已有的经典结果。
谢宏[7]（2005）在《基于Volterra级数、小波分析与神经网络的非线性网络故障诊断方法的研究》文中研究指明模拟电路故障诊断的研究经过三十多年的发展,形成了一系列的诊断理论和方法,但由于模拟电路诊断问题本身的复杂性和困难,这些理论和方法存在各自的局限性和实用性不强等缺点。特别是对非线性电路的故障诊断,由于元件的非线性,不存在一种普遍适用的非线性网络模型,缺乏通用的非线性电路仿真程序,导致电路的故障特性无统一的分析计算方法。随着小波理论的出现和发展,神经网络理论和方法的日益成熟,利用小波进行故障信号的分析和处理以及用神经网络来进行故障诊断,已成为热门的研究课题。大量的研究成果表明,它们为模拟电路的故障诊断提供了新的途径。 本文主要研究了将Volterra泛函级数理论应用于非线性模拟电路故障响应的分析计算,以及用小波分析和神经网络对电路故障实施诊断与识别的方法,其主要内容:研究并得出了一大类非线性动态网络模型的Volterra级数解的离散计算递推算式,为分析计算非线性网络故障响应提供了简捷的数值计算方法,便于编程仿真得到响应曲线;提出将Volterra级数与方波脉冲函数变换相结合,得到了一大类非线性动态网络混合模型的辨识方法;基于混合模型,提出了多模型预置的故障诊断方法;研究并提出了以非线性网络模型的Volterra级数解的频域核为特征的频域故障字典诊断方法;给出了建立以网络故障标志量为未知量的非线性电阻电路故障诊断方程以及采用神经网络求解的故障定位方法;文章对具有时频局部化特性、紧支撑和零调和性的HAAR小波的分解和重构进行了阐述,并将其用于非线性模拟电路的故障响应特征的提取,利用HAAR小波对电路故障响应进行预处理后得到的故障特征作为神经网络的输入,对故障类别进行辨识,该方法减少了神经网络的输入数目,简化其结构和减少训练时间,提高故障辨识能力;文中讨论了BPNN和RBF网络的学习与构造,并探讨了模糊理论与神经网络相结合,用于模拟电路的故障诊断。 通过对举例电路的仿真表明,利用所提出的方法,能较好地分析非线性模拟电路的故障响应,较准确地完成非线性模拟电路的故障诊断,并且具有良好的可行性。
许淑辉,冯平[8]（2004）在《利用单位解矩阵估计判定含有非线性电阻的动态电路唯一稳态》文中指出利用微分方程单位解矩阵估计的相关方法,得到了确定含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的条件。结果表明,含有非线性电阻的动态电路的唯一稳态,可以用一个矩阵测度决定。由于目前已有的经典结果只能处理含有线性电阻的动态电路的唯一稳态,因此本文的工作大大扩展了已有的经典结果。
孙艳霞,冯平,刘宗[9]（2003）在《含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的范数判定方法》文中进行了进一步梳理以矩阵范数为工具,得到了确定含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的条件,并给出了一个算例,其结果与理论分析吻合.本文的结果表明,含有非线性电阻的动态电路的唯一稳态.可以用矩阵范数决定.而且这个方法可以应用于任意阶的非线性电路.判据适用范围更广,结果便于应用,在理论与实用两个方面,都有重要意义.
赵裕民,冯平,张常全[10]（2002）在《非线性电阻的动态电路唯一稳态研究》文中研究指明利用矩阵分解方法 ,在用常数界定元件成份关系斜率条件下 ,得到了确定具有分解形式的高维含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的条件。结果表明 ,含有非线性电阻的动态电路的唯一稳态 ,可以用分解矩阵的稳定性决定
二、含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的特征值—范数判定方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的特征值—范数判定方法（论文提纲范文）
（1）天宫二号机械臂运动学标定位形选取策略与轨迹跟踪控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 物理量名称及符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 空间机械臂研究综述 |
| 1.2.1 国内外空间机械臂发展现状 |
| 1.2.2 微重力模拟环境实验平台研究综述 |
| 1.2.3 研究现状解析 |
| 1.3 机械臂最优标定集合选取问题研究综述 |
| 1.3.1 最优标定评价指标研究综述 |
| 1.3.2 基于DETMAX的位形搜索算法研究综述 |
| 1.3.3 其他搜索算法研究综述 |
| 1.3.4 机械臂位形摄动理论研究综述 |
| 1.3.5 研究现状解析 |
| 1.4 空间机械臂系统非线性模型研究综述 |
| 1.4.1 空间机械臂迟滞特性研究综述 |
| 1.4.2 空间机械臂摩擦模型研究综述 |
| 1.4.3 研究现状解析 |
| 1.5 轨迹跟踪控制问题研究综述 |
| 1.5.1 基于滑模理论的轨迹跟踪控制研究方法综述 |
| 1.5.2 基于观测器的轨迹跟踪控制研究方法综述 |
| 1.5.3 基于模糊理论的轨迹跟踪控制研究方法综述 |
| 1.5.4 研究现状解析 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 第2章 天宫二号机械臂运动学最优标定位形选取策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机械臂运动学参数标定的最优位形集合选择算法 |
| 2.2.1 奇异值分解与可观性指数 |
| 2.2.2 矩阵摄动理论 |
| 2.2.3 基于矩阵摄动理论的位形集合搜索算法 |
| 2.2.4 摄动对辨识雅可比及其奇异值的影响 |
| 2.2.5 利用位形摄动修正奇异值 |
| 2.2.6 位形搜索算法 |
| 2.3 基于矩阵摄动算法的参数标定仿真与实验 |
| 2.3.1 基于位形摄动算法的参数标定仿真 |
| 2.3.2 基于位形摄动算法的参数标定实验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 旋拧J599电连接器机械臂轨迹跟踪控制策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 天宫二号机械臂关节模型与非线性因素分析 |
| 3.2.1 迟滞特性分析与建模 |
| 3.2.2 非线性摩擦分析与建模 |
| 3.3 不同重力环境下的机械臂系统动力学模型 |
| 3.4 基于滑模观测器的轨迹跟踪控制策略 |
| 3.4.1 滑模观测器设计 |
| 3.4.2 观测误差系统稳定性分析 |
| 3.4.3 基于滑模观测器的控制器设计 |
| 3.4.4 滑模观测器与控制器设计步骤 |
| 3.4.5 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 捕获空间漂浮小球的机械臂轨迹跟踪控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 扩张状态观测器设计 |
| 4.2.1 扩张状态观测器的一般形式 |
| 4.2.2 扩张状态观测器自适应参数整定 |
| 4.2.3 高阶扩张状态观测器设计 |
| 4.2.4 观测误差系统稳定性分析 |
| 4.3 基于扩张状态观测器的轨迹跟踪控制策略 |
| 4.3.1 模糊控制器表示方法 |
| 4.3.2 自适应模糊滑模控制器设计 |
| 4.3.3 扩张状态观测器与模糊控制器设计步骤 |
| 4.3.4 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 天宫二号机械臂维修与捕获实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 天宫二号机械臂实验平台搭建 |
| 5.2.1 天宫二号机械臂设计指标 |
| 5.2.2 天宫二号机械臂关节设计 |
| 5.3 空间站实验舱内机械臂标定过程 |
| 5.3.1 坐标系定义 |
| 5.3.2 PNP问题 |
| 5.3.3 标定过程 |
| 5.4 地面模拟实验系统软件设计 |
| 5.5 基于滑模观测器的旋拧J599电连接器在轨实验 |
| 5.5.1 旋拧J599电连接器任务介绍 |
| 5.5.2 旋拧J599电连接器轨迹跟踪控制结果与分析 |
| 5.6 基于扩张状态观测器的捕获空间漂浮小球在轨实验 |
| 5.6.1 捕获空间漂浮小球任务介绍 |
| 5.6.2 空间实验舱内气流对捕获任务的影响 |
| 5.6.3 捕获空间漂浮小球轨迹跟踪控制结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 各种位形搜索算法的标定实验数据 |
| 附录B 引理证明过程 |
| B.1 关于引理 3-1 的证明 |
| 附录C 基于两种观测器的轨迹跟踪控制程序框图 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）忆阻神经电路的动力学分析与同步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 忆阻器研究现状 |
| 1.1.1 忆阻器定义 |
| 1.1.2 忆阻应用电路 |
| 1.2 神经电路研究现状 |
| 1.2.1 神经元电路 |
| 1.2.2 突触电路 |
| 1.2.3 神经元网络电路 |
| 1.3 论文研究背景及意义 |
| 1.4 论文研究内容及结构 |
| 第二章 忆阻器及神经元模型基本理论 |
| 2.1 忆阻器的基本理论 |
| 2.1.1 物理实现及数学模型 |
| 2.1.2 重要特征 |
| 2.2 忆阻电路的动力学分析理论 |
| 2.2.1 混沌 |
| 2.2.2 分岔 |
| 2.2.3 周期解 |
| 2.3 神经元模型的基本理论 |
| 2.3.1 生物神经元 |
| 2.3.2 神经元数学模型 |
| 2.3.3 FitzHugh-Nagumo电缆模型 |
| 2.4 耦合的神经元网络 |
| 2.4.1 耦合方式 |
| 2.4.2 神经元的同步理论 |
| 2.4.3 混沌系统同步 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 忆阻器参数对FitzHugh-Nagumo网络混沌与同步的影响研究 |
| 3.1 忆阻FitzHugh-Nagumo神经元电路的混沌分析 |
| 3.1.1 FitzHugh-Nagumo神经元电路 |
| 3.1.2 忆阻电路实现及数学模型 |
| 3.1.3 混沌吸引子 |
| 3.1.4 降维建模与混沌 |
| 3.1.5 电路仿真 |
| 3.2 忆阻器参数对混沌同步的影响研究 |
| 3.2.1 单向耦合的理论分析 |
| 3.2.2 单向耦合的数值仿真 |
| 3.2.3 双向耦合的理论分析 |
| 3.2.4 双向耦合的数值仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 初始条件对FitzHugh-Nagumo忆阻网络混沌与同步的影响研究 |
| 4.1 磁通-电荷分析法 |
| 4.2 依赖于初始条件的忆阻FitzHugh-Nagumo神经元网络 |
| 4.3 初始条件对忆阻神经元网络同步的影响研究 |
| 4.3.1 理论分析 |
| 4.3.2 数值仿真 |
| 4.4 忆阻器的初始值对混沌控制的影响研究 |
| 4.4.1 单个神经元 |
| 4.4.2 神经元网络 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 无外部激励的忆阻FitzHugh-Nagumo神经元的振荡模式研究 |
| 5.1 无外部激励的忆阻FitzHugh-Nagumo电路的动力学分析 |
| 5.1.1 电路实现及数学模型 |
| 5.1.2 分岔分析 |
| 5.1.3 周期解 |
| 5.2 电感耦合的van der Pol电路的振荡模式研究 |
| 5.2.1 模型建立 |
| 5.2.2 振荡模式的理论分析 |
| 5.2.3 数值仿真 |
| 5.2.4 电路仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间已发表的学术论文 |
| 攻读博士期间参加的科研项目 |
（3）基于数模混合方法的混沌系统及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写与中英文对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 混沌理论与系统 |
| 1.2.2 随机数发生器 |
| 1.2.3 MIMO雷达波形设计 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 2 类Chen系统及含单一线性项的混沌系统 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究方法与工具 |
| 2.2.1 相轨图与庞加莱映射 |
| 2.2.2 Lyapunov指数与分岔图 |
| 2.3 类Chen混沌系统 |
| 2.3.1 系统模型与基本分析 |
| 2.3.2 数值仿真分析 |
| 2.3.3 FPGA功能与特点 |
| 2.3.4 FPGA实现与实验验证 |
| 2.4 含单一线性项的混沌系统 |
| 2.4.1 系统构建方法 |
| 2.4.2 四种典型系统模型 |
| 2.4.3 幅度和频率控制实现 |
| 2.4.4 FPGA实现与实验验证 |
| 2.5 含有逻辑元件的混沌电路 |
| 2.5.1 含有符号函数乘积项的混沌系统 |
| 2.5.2 嵌入逻辑门的模拟混沌电路设计 |
| 2.5.3 混沌电路实现结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 数模混合系统实现方法及混沌随机数发生器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数模混合系统实现方法 |
| 3.3 基于电容器的数模混合混沌系统 |
| 3.3.1 混合系统模型 |
| 3.3.2 基于Tent映射的混合系统 |
| 3.3.3 基于耦合格子映射的混合系统 |
| 3.4 基于忆阻器的数模混合混沌系统 |
| 3.4.1 忆阻器及其模拟器 |
| 3.4.2 混合系统模型 |
| 3.4.3 基于Logistic映射的混合系统 |
| 3.4.4 基于类Chen系统的混合系统 |
| 3.4.5 基于耦合格子映射的混合系统 |
| 3.5 随机数性能检验 |
| 3.6 混沌随机数发生器的设计与实现 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于混沌的分布式MIMO雷达发射信号的设计与重构 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 发射信号设计、传输与重构方案 |
| 4.3 雷达波形优化字典设计 |
| 4.3.1 基于优化能量谱密度的频域波形设计 |
| 4.3.2 基于优化能量谱密度的时域波形合成 |
| 4.3.3 优化波形字典的构建 |
| 4.4 基于非线性反馈的发射信号设计 |
| 4.4.1 单路非线性反馈控制 |
| 4.4.2 多路非线性反馈控制 |
| 4.4.3 基于类Chen系统的非线性反馈控制 |
| 4.5 雷达发射信号的重构分析 |
| 4.6 数值仿真及结果分析 |
| 4.6.1 优化波形字典设计 |
| 4.6.2 雷达发射信号设计 |
| 4.6.3 基于类Chen系统的雷达发射信号设计 |
| 4.6.4 雷达发射信号重构 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）配电网高阻接地故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 配电线路高阻故障检测技术研究现状 |
| 1.2.1 基于时域分析技术的方法 |
| 1.2.2 基于频域分析技术的方法 |
| 1.2.3 基于时频域分析技术的方法 |
| 1.2.4 基于人工智能技术的方法 |
| 1.3 高阻故障模型研究现状 |
| 1.4 高阻故障检测装置研究现状 |
| 1.5 本文主要工作 |
| 第2章 配电网高阻接地故障分析 |
| 2.1 典型高阻故障特征总结 |
| 2.2 谐振接地系统单相高阻接地故障分析 |
| 2.2.1 过阻尼状态暂态分析 |
| 2.2.2 欠阻尼状态暂态分析 |
| 2.3 小电阻接地系统单相高阻接地故障分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 谐振接地系统单相高阻接地故障识别方法 |
| 3.1 多重分形去趋势波形分析原理 |
| 3.2 谐振接地系统高阻故障识别方法 |
| 3.2.1 故障特征量选取 |
| 3.2.2 故障识别判据 |
| 3.2.3 故障识别步骤及流程 |
| 3.3 谐振接地系统单相高阻接地故障选线仿真验证 |
| 3.3.1 MATLAB/Simulink仿真验证 |
| 3.3.2 RTDS仿真验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 小电阻接地系统弧光接地故障识别方法 |
| 4.1 广义S变换和极限学习机原理 |
| 4.1.1 广义S变换原理 |
| 4.1.2 极限学习机原理 |
| 4.2 小电阻接地系统单相高阻接地识别方法 |
| 4.3 小电阻接地系统弧光接地故障仿真验证 |
| 4.3.1 高阻故障模型 |
| 4.3.2 仿真系统模型 |
| 4.3.3 识别方法仿真验证及分析 |
| 4.3.4 基于RTDS实验的仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| 附录 C 多重分形去趋势波形分析源程序 |
（5）基于解轨迹多项式分解的非线性电路故障诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景和意义 |
| 1.1.1 非线性模拟电路故障诊断研究背景及意义 |
| 1.1.2 解轨迹故障分析的意义 |
| 1.2 理论与方法概述 |
| 1.2.1 非线性系统理论及方法 |
| 1.2.2 解轨迹故障分析的理论优势 |
| 1.2.3 非线性电路故障诊断方法 |
| 1.3 发展与现状 |
| 1.3.1 模拟电路故障诊断的发展 |
| 1.3.2 非线性电路诊断研究现状 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 斜坡激励下的非线性电阻网络故障诊断 |
| 2.1 斜坡激励解轨迹描述 |
| 2.1.1 动态激励解轨迹多项式 |
| 2.1.2 解轨迹多项式系数性质 |
| 2.2 解轨迹多项式系数估计 |
| 2.2.1 自适应解轨迹多项式定阶 |
| 2.2.2 RLS参数估计 |
| 2.3 测试点选择和特征提取 |
| 2.3.1 故障特征提取 |
| 2.3.2 测试节点选择 |
| 2.4 实例仿真 |
| 2.4.1 已知非线性电路故障特征 |
| 2.4.2 未知非线性电路故障特征 |
| 2.4.3 测试节点优化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于动态解轨迹Volterra响应分解的故障诊断 |
| 3.1 AM激励下的动态解轨迹 |
| 3.1.1 动态解轨迹描述 |
| 3.1.2 AM激励下的Volterra响应分解 |
| 3.2 基于解轨迹谐波分解的特征提取 |
| 3.2.1 基于ARMA模型的Volterra分量提取 |
| 3.2.2 故障特征提取 |
| 3.3 基于解轨迹子带分解的故障特征提取 |
| 3.3.1 V子带分量及分解 |
| 3.3.2 V子带系统参数估计 |
| 3.3.3 特征提取 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 谐波分解 |
| 3.4.2 谐波分解特征提取 |
| 3.4.3 V子带分解特征提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于相干检测的动态电路故障诊断 |
| 4.1 相干检测与故障信息 |
| 4.1.1 相干检测原理 |
| 4.1.2 基于相干检测的故障诊断方程 |
| 4.2 AM激励设计与采样条件 |
| 4.2.1 AM激励设计 |
| 4.2.2 谐波分解的激励、采样条件 |
| 4.3 Volterra谐波分解和特征提取 |
| 4.3.1 谱置零滤波谐波分解 |
| 4.3.2 频谱搬移实现相干检测 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 离散系统仿真 |
| 4.4.2 电路仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于DDVS的非线性电路特征提取 |
| 5.1 非线性系统动态增量模型 |
| 5.1.1 动态增量Volterra级数(DDVS) |
| 5.1.2 Volterra核与DDVS核关系 |
| 5.1.3 DDVS稳定性分析 |
| 5.2 参数估计和特征提取 |
| 5.2.1 DDVS参数估计 |
| 5.2.2 故障特征 |
| 5.3 仿真分析 |
| 5.3.1 非线性电路故障仿真 |
| 5.3.2 离散系统故障仿真 |
| 5.3.3 数值稳定性仿真分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于时频BFP的非线性电路故障特征提取方法 |
| 6.1 非线性系统基函数多项式描述 |
| 6.1.1 基函数及框架概念 |
| 6.1.2 非线性系统BFP模型 |
| 6.2 基函数选择及特征提取 |
| 6.2.1 BFP非线性拟合的物理意义 |
| 6.2.2 故障特征提取中BFP的简化 |
| 6.3 仿真分析 |
| 6.3.1 非线性电路仿真 |
| 6.3.2 非线性系统仿真 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及攻博期间的研究成果 |
（7）基于Volterra级数、小波分析与神经网络的非线性网络故障诊断方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题意义 |
| 1.2 目前的研究和方法概述 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 第2章 非线性电路分析方法的发展、现状和展望 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非线性电阻网络的分析 |
| 2.3 非线性动态网络分析方法 |
| 2.4 Volterra级数的应用和发展趋势 |
| 第3章 非线性网络故障响应特性的Volterra级数分析法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Volterra级数的基本性质 |
| 3.3 Volterra泛函级数 |
| 3.4 一类非线性动态网络响应的Volterra级数解的连续递推公式 |
| 3.4.1 一类非线性定常动态网络和／或系统的数学模型 |
| 3.4.2 Volterra级数解的连续递推算式 |
| 3.5 Volterra级数解的离散数值递推算式 |
| 3.5.1 方波脉冲函数(BPF) |
| 3.5.2 Volterra响应的离散递推算式 |
| 3.6 仿真算法及实现 |
| 3.7 结束语 |
| 第4章 基于Volterra级数与神经网络的非线性网络的频域故障字典诊断方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Volterra频域核的测量 |
| 4.2.1 唯一性定理 |
| 4.2.2 范德蒙特法 |
| 4.2.3 基于ANN求解的方法 |
| 4.2.4 故障网络频域核的测量 |
| 4.3 非线性定常动态网络响应的Volterra频域核的统一递推算式 |
| 4.4 计算实例 |
| 4.5 结束语 |
| 第5章 非线性网络混合模型辨识与多模型预置故障诊断方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 一类具有本征非线性代数函数的非线性网络模型 |
| 5.3 混合模型辨识法 |
| 5.3.1 一阶Volterra响应y_1(t)的求取 |
| 5.3.2 本征非线性代数函数中系数b_k的估算 |
| 5.3.3 由方波脉冲函数变换(BPFT)辨识混合模型 |
| 5.4 非线性动态响应的数值计算方法 |
| 5.5 辨识仿真实例 |
| 5.6 多重预置模型的故障诊断方法和实例 |
| 5.7 结束语 |
| 第6章 一种非线性电阻电路故障诊断方程的建立及神经网络求解的故障定位方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 非线性电阻电路的故障标志量的求取 |
| 6.2.1 (B-K-J)条线性电阻支路 |
| 6.2.2 K条流控型非线性电阻支路 |
| 6.2.3 J条压控型非线性电阻支路 |
| 6.3 非线性电阻电路故障模型 |
| 6.4 神经网络求解故障诊断方程 |
| 6.5 故障分析实例 |
| 6.6 结束语 |
| 第7章 小波分析在非线性模拟电路故障诊断中的应用 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 小波变换的时频局部化特性 |
| 7.2.1 小波变换的时域局部化特性 |
| 7.2.2 小波变换的频域局部化特性 |
| 7.3 HAAR小波分析 |
| 7.3.1 HAAR尺度函数 |
| 7.3.2 HAAR小波函数 |
| 7.3.3 HAAR小波分解和重构 |
| 7.4 基于HAAR小波变换的非线性模拟电路故障信号的预处理 |
| 7.5 MATLAB实现HAAR小波分解仿真程序 |
| 7.6 基于HAAR小波预处理器的非线性模拟电路状态特征的提取 |
| 7.7 结束语 |
| 第8章 基于神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 基于HAAR小波-BP神经网络的模拟电路的故障诊断 |
| 8.2.1 BPNN分类器特点 |
| 8.2.2 BP网络结构模型 |
| 8.2.3 BP学习规则 |
| 8.2.4 传统的BPNN的局限及改进 |
| 8.2.5 基于HAAR小波-BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 |
| 8.2.6 基于MATLAB的BP神经网络的仿真实现 |
| 8.2.7 基于小波与神经网络相结合的模拟电路故障诊断实例 |
| 8.3 基于径向基函数神经网络的模拟电路故障诊断方法 |
| 8.3.1 径向基函数网络的结构 |
| 8.3.2 基于OLS算法的径向基函数网络中心的选择 |
| 8.3.3 RBF网络的权值求取 |
| 8.3.4 RBF在模拟电路故障诊断中的应用 |
| 8.4 基于模糊神经网络的模拟电路的故障诊断方法的探讨 |
| 8.4.1 模糊神经网络的结构 |
| 8.4.2 基于模糊神经网络的故障诊断 |
| 8.5 结束语 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录) |
| 附录B(攻读学位期间参加的科研项目目录) |
（8）利用单位解矩阵估计判定含有非线性电阻的动态电路唯一稳态（论文提纲范文）
| 0 概 述 |
| 1 数学模型 |
| 2 唯一稳态定理 |
| 3 数字模拟 |
| 4 结 论 |
（9）含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的范数判定方法（论文提纲范文）
| 1 数学模型 |
| 2 唯一稳态定理 |
| 3 数字模拟 |
（10）非线性电阻的动态电路唯一稳态研究（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 数学模型 |
| 3 唯一稳态定理 |
| 4 数字模拟 |
| 5 结论 |
四、含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的特征值—范数判定方法（论文参考文献）
- [1]天宫二号机械臂运动学标定位形选取策略与轨迹跟踪控制研究[D]. 樊春光. 哈尔滨工业大学, 2020(02)
- [2]忆阻神经电路的动力学分析与同步研究[D]. 张继红. 西南大学, 2020(01)
- [3]基于数模混合方法的混沌系统及其应用研究[D]. 袁泽世. 南京理工大学, 2019(01)
- [4]配电网高阻接地故障诊断方法研究[D]. 曾晶. 湖南大学, 2019(06)
- [5]基于解轨迹多项式分解的非线性电路故障诊断研究[D]. 徐晨曦. 电子科技大学, 2009(05)
- [6]含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的冻结系数判定法[J]. 冯平. 广东输电与变电技术, 2006(01)
- [7]基于Volterra级数、小波分析与神经网络的非线性网络故障诊断方法的研究[D]. 谢宏. 湖南大学, 2005(07)
- [8]利用单位解矩阵估计判定含有非线性电阻的动态电路唯一稳态[J]. 许淑辉,冯平. 浙江工业大学学报, 2004(05)
- [9]含有非线性电阻的动态电路唯一稳态的范数判定方法[J]. 孙艳霞,冯平,刘宗. 大连铁道学院学报, 2003(04)
- [10]非线性电阻的动态电路唯一稳态研究[J]. 赵裕民,冯平,张常全. 邯郸职业技术学院学报, 2002(04)