一、δ域与Z域传递函数转换的系数向量（论文文献综述）
任大为[1]（2021）在《显式数值积分算法的改进和性能研究》文中研究指明数值积分算法是解决结构动力学在时间上离散的运动微分方程的有效方法。大量学者已经提出了各种显式积分算法,这些算法具有无条件稳定性和可控的数值耗散的理想特性。但是,涉及积分算法数值漂移特性的研究是有限的。本文基于控制理论,基于极点映射法运用高精度的预修正双线性变换将连续域的传递函数映射到离散域,开发了一族新的结构相关的显式积分算法,称为TL-φ算法。与现有算法相比,该方法的优点在于它可以通过与结构的关键频率相关的附加参数来控制数值漂移程度。本文还充分研究了所提出的算法在线性和非线性系统中的稳定性,数值耗散和数值漂移特性。结果表明,所提出的TL-φ算法在求解线性系统结构动力响应是无条件稳定的,而对于非线性系统则是有条件稳定的。TL-φ算法的数值耗散特性与其他显式算法的数值耗散特性非常相似,但与其他方法相比,它具有最小化周期误差的能力,这有利于求解系统的结构动力响应,特别是对于那些具有高固有频率的系统。本文通过四个数值算例研究了该方法的性能,结果表明该算法可以更好地解决复杂的线性和非线性结构动力问题。此外本文还将此算法的设计方法推广到其他显式积分算法如CR算法,并提出了数值性能更优的CR-φ算法,验证了该设计方法的泛用性。最后结合实例说明了算法相关参数-关键频率的选取,为该算法在工程和试验中的应用提供了便利。
陈付豪[2]（2021）在《基于全阶磁链观测器的异步电动机无速度传感器低速性能研究》文中提出
王磊[3]（2021）在《基于生成对抗网络的异源图像迁移与增强研究》文中指出近年来多源图像感知技术迅猛发展,多源传感器能够感知可见光谱、红外光谱,甚至是空间的深度信息,极大地拓展了计算机的感知能力。红外相机能够在低照明条件和恶劣气候环境下工作的特性使其在医学成像、视频监控、军事制导、疫情防控等领域得到广泛应用。红外传感器的工作机理导致红外图像存在一些先天不足。首先红外图像与可见光图像之间存在较大的模态差异,而人眼对于灰度值的敏感度远不如彩色图像。再者,由于红外传感器性能的限制,红外图像存在边缘模糊、噪声较多、分辨率低、细节缺失等问题。本文针对异源图像色彩特征域和空间域不足的难题,深入开展半监督与无监督方法研究,本文的主要研究内容及贡献概括如下:1.异源图像迁移技术研究。针对红外与可见光之间的异源图像转换所面临的严格对准训练数据匮乏的问题,本文设计了一种半监督训练框架,基于循环一致性原理使用标注和未标注数据混合训练的方式实现半监督学习。针对红外图像迁移适应性问题,基于迁移学习思想和注意力机制改进了生成网络。针对迁移后局部纹理细节缺失和过拟合问题构建一种融合了内容损失、感知损失、对抗损失和循环损失的半监督损失函数。最终本算法在不依赖大量配准的红外可见光图像训练数据的情况下,与红外图像迁移算法Tir2Lab相比,峰值信噪比和结构相似度指标分别提高了4.41和0.02,与通用图像翻译网络的训练结果相比也有一定提升。2.异源图像增强技术研究。针对红外图像迁移过程中分辨率不足造成迁移质量较低的问题,论文提出了一种基于无监督学习的红外图像增强算法。首先构建了基于循环生成对抗网络的退化学习模块来模拟低质量成像设备对自然界高分辨率场景取景的退化过程,解决了监督训练模型的域间隙难题和标注的训练数据稀缺问题,还针对鉴别器判别能力不足的问题提出了空间相对判别器进一步优化模型的超分辨重建效果。实验证明了本算法对真实拍摄的低质量红外图像的超分辨率重建性能优于现有算法,通过对红外图像增强进一步提升了迁移效果。3.生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）训练优化。GAN模型复杂、超参数较多和模式崩溃问题使得训练GAN需要耗费大量的算力资源和时间成本。针对红外图像迁移与增强网络规模庞大和训练困难的问题,本文使用了自动混合精度技术对GAN模型进行工程优化,提高了算法的研究效率。
赵旭[4]（2021）在《基于离散控制理论的可控高频耗散动力响应算法设计与分析》文中认为实时混合试验作为近年来新兴的试验方法,以其结合数值模拟和试验加载两者的优点,受到广泛关注。试验与数值模拟相结合的试验技术也对试验条件提出更高的要求:高效稳定的数值积分算法,高精度的边界条件模拟方法,通用的试验软件和加载平台等。研究基于离散控制理论,利用显式算法的传递格式设计了显式无条件稳定的结构动力学数值积分算法,并研究算法在实时混合试验中的性能。研究工作具体从以下几个方面展开:（1）整理近年结构动力学数值积分算法的研究现状和多种常用动力学数值算法的性能,并介绍了数值算法对实时混合试验的重要性及其在混合试验上的应用。归纳总结出在动力学数值积分算法方面有待进一步研究的内容,并阐述本论文研究的目的和意义。（2）介绍离散控制理论在数值积分算法设计方面的相关原理,给出离散控制理论算法设计的主要步骤。以算法性能作为设计目的,选取两种显式传递格式,即CR（Chen and Ricles）法和RST（Real-time Substructure Testing）法的位移、速度传递格式,将零振幅衰减率、零周期延长率和无条件稳定作为算法推导的条件,设计了一种显式新算法。对比两种传递格式,进行精度和稳定性的分析,通过数值模拟对算法性能加以验证。结果表明:采用CR法的传递格式设计的算法在精度等性能上更具优势,后续章节将以CR法的传递格式进行算法设计。（3）基于离散控制理论,选择CR法的传递格式,设计一种带可控数值耗散的无条件稳定显式新算法。算法推导以可控的数值耗散作为已知条件,通过Z变换和离散传递函数特征方程推导算法参数和极点,并引入系数调节算法的精度和非线性稳定性区间,对应用于多自由度系统的参数进行推导。理论分析与数值模拟的结果表明:新设计的算法具有良好的精度和稳定性,且其精度和稳定性可调,可以很好地过滤高频响应,当选择适当的系数时算法等价于CR法。（4）将前一章设计的新算法作为一种实时混合试验数值算法,与实时混合试验Chang算法、实时混合试验中心差分法和CR法进行对比分析,从精度、稳定性、不同非线性度的影响等方面考虑,对比四种算法应用于实时混合试验中的性能,并进行了理论分析和数值模拟验证,根据分析结果给出新算法适用于不同系统的系数建议取值。结果表明:在实时混合试验中新算法和CR法对线性系统和非线性刚度软化系统均为无条件稳定,而对非线性刚度硬化系统为条件稳定,稳定界限不受结构阻尼比的影响;实时混合试验Chang算法和实时混合试验中心差分法为条件稳定。同时,新算法在精度方面具有明显的优势,更适合应用于实时混合试验。
董建平[5]（2021）在《基于PLS的多维力传感器动态测量反演方法研究》文中认为多维力传感器因其具有诸多的优势而被广泛应用于机器人、车辆、医疗和航空航天等领域。目前关于多维力传感器的研究大多局限于静态测量,在进行动态测量时通常是将静态测量的结果用于动态测量系统中,会影响整个动态测量系统的精度,因此针对多维力传感器的动态测量方法进行研究是十分有必要的。本文基于偏最小二乘法（Partial Least Squares,PLS）的计算原理,通过理论计算、仿真和实验的手段,研究了多维力传感器动态测量过程中的反演环节,旨在为多维力传感器动态测量反演提供一种新思路。论文的主要工作和创新点如下:首先深入分析了常用的动态反演方法的原理,针对现有研究中存在的计算复杂,测量精度不高等问题,提出采用偏最小二乘法进行多维力传感器的动态反演,并详细阐述了该方法的原理以及实现过程,完成理论上的动态反演过程。从理论角度讨论该方法的可行性。其次对偏最小二乘法进行仿真分析。采用MATLAB软件建立传感器系统在时域下的反卷积模型,分别以矩形脉冲信号和双半正弦信号作为系统的输入,并为两种输入添加噪声,通过偏最小二乘法反演求解并与真实输入进行对比。从仿真角度分析该方法的稳健性。最后使用振动台作为标准力源装置来获取多维力传感器参数模型;通过负载质量块将力溯源到质量和加速度,以扫频的方式获取传感器在各个频率点的幅频特性;在标定实验的基础上进行动态反演实验,在传感器的某一工作频率下,选定70N、50N和30N分别进行实验,使用高速数据采集卡采集传感器的输出值并将其导入至反演算法中,以标定实验获取的传感器动态特性数据建模,通过偏最小二乘法解算出被测信号,再将其与真实的输入进行比较。从实验角度验证了该方法的有效性。针对多维力传感器动态测量方法不足、精度不高的问题,提出了以偏最小二乘法为基础的动态反演方法,从理论计算、仿真分析和实验验证三方面出发对该方法进行研究。结果表明,该方法能够有效的解算出被测量的真实值,且解算过程较为稳健,对于提高多维力传感器的动态测量精度有一定的效果。
庄陵,唐园园[6]（2021）在《低灵敏度FIR滤波器优化结构》文中指出针对有限冲激响应（FIR）滤波器实现时因有限精度限制导致滤波器性能下降问题,基于连续时间传递函数,利用增量差分离散方法提出一种低灵敏度FIR滤波器优化结构.首先,根据传统z算子与增量差分Delta算子的关系,利用双线性变换求得模拟域离散后的状态空间实现,并将系数矩阵进行稀疏化分解得到优化结构状态空间实现;然后,采用状态空间法分析优化结构的参数灵敏度,推导灵敏度和舍入噪声增益表达式;最后,比较各结构实现复杂度,利用数值实例分析灵敏度与舍入噪声性能,并在不同采样周期和量化字长下得到滤波器的幅频与相频响应,将其与理想频响特性进行对比.仿真实验结果表明:所提优化结构的系数灵敏度随着采样频率增加逐渐减小,且在有限字长约束下,幅频和相频响应更稳定.
高亚斌[7]（2020）在《复杂不确定动态系统的状态估计与滑模控制研究》文中提出实际控制系统往往伴随着系统参数摄动和扰动甚至是故障,而网络化控制系统更加面临着时滞、丢包以及匿名攻击等不确定性因素。由于这些复杂不确定会影响甚至损害动态系统的稳定性和性能,因此,研究复杂不确定动态系统的估计和控制问题,一方面可以提供动态系统的估计进而实现控制,另一方面可以为实际控制系统运行的鲁棒性、容错性、可靠性以及安全性提供技术支撑。本论文针对若干类典型的动态系统,考虑其中常见的不确定性,例如物理单元中过程扰动、传感器和执行器扰动、参数摄动,以及网络单元中的时滞、丢包、攻击、量化、非周期性事件等等,主要采用滑模控制方法,以自适应技术、滑模观测器、H∞技术等方法为辅助,研究若干具有复杂不确定性的动态系统的估计与滑模控制方法,提出了解决不确定动态系统的稳定性与性能分析、状态和故障估计、容错控制、事件触发控制等一系列问题的新方法。本论文的具体研究内容和方法以及相应的理论创新点分述如下:1.第二章考虑一类含有参数摄动和输出干扰的不确定非线性系统,针对未知执行器故障偏差,利用扩展观测器技术将系统状态和故障偏差增广为新的状态向量,并构造了一种扩展观测器,该观测器是一种滑模观测器,用于估计原系统状态和故障偏差的同时来补偿复杂不确定性。通过构建估计误差系统,结合状态估计系统,分别设计了线性滑模面和积分型滑模面,提出了同时满足这两个滑模面可达性的积分型滑模控制律和切换控制律,达到了复杂不确定下原系统的控制目的,并且可实现同时估计原系统状态和执行器故障偏差。2.第三章考虑具有匹配型不确定和外部干扰的delta域离散系统,尤其针对未知执行器故障因子,将未知的故障因子描述为具有已知上、下界的常量;同时,将执行器故障偏差描述为含有某个上、下界,但是均未知常量。利用自适应技术设计了用于估计故障因子以及未知上、下界的自适应律。通过选取线性滑模面,基于等效控制法设计了导出了滑模面参数求解依据,进一步提出了一种基于线性滑模面的自适应滑模控制律,最终实现对该类不确定系统的主动容错控制。3.第四章关于一类典型的信息物理系统（cyber-physical systems,CPSs）的安全状态估计问题,考虑其中的过程干扰和测量噪声,重点分析信息物理系统中的完整性攻击（虚假数据注入）,构建了delta算子框架下的离散时间信息物理系统;分别针对传感器孤立攻击以及传感器和执行器两者的联合攻击,设计了基于矩阵枚举的delta域估计器,用于含有完整性攻击的线性信息物理系统的安全状态估计。考虑到实际信息物理系统的网络通信约束,提出了一种基于delta算子和状态观测器的自触发控制器,不仅可以实现与时间驱动控制器相当的控制效果和增强估计性能,而且可以节约一定的通信资源,提高网络资源的利用率。在稳定性分析方面,结合矩阵等式约束,利用delta域的圆域稳定性判据和耗散性理论建立了估计系统稳定性的充分条件,用于估计器和控制器的参数的求解。此外,本章还提供了针对执行器孤立攻击情形下信息物理系统的安全估计与自触发控制的简化结果。4.第五章考虑一类含有非线性耦合随机过程的网络化系统,针对一些量化过程中出现的不确定性,将系统输出的一类非完整量化过程描述为一种量化信号随机丢包的过程,由于量化的非连续性,通过构造状态观测器观测非完整量化值,提出了一种基于Luenberger观测器的滑模控制与状态估计方法。在稳定性分析上,利用Lyapunov稳定性理论,分析了估计系统和观测器系统的稳定性,并建立了系统输出满足H∞性能的判据,并据此提供了一组用于确定观测器和滑模面参数的便于求解的矩阵不等式。因而,所设计的观测器可实现对系统状态的估计,同时所设计的滑模控制器可以实现将估计状态连同系统状态轨迹驱使到原点的目的,用于解决非完整对数量化情形下随机系统的估计与控制问题。5.第六章考虑含有参数摄动、外部扰动和非线性耦合随机过程的单/多回路网络化系统,针对传感器单元至控制器单元之间的非周期性事件,首先对该类单回路网络化控制系统提出了一种基于状态观测器的事件触发模控制方法,保证了非周期信号下理想滑模的实现。在分析整个估计系统的稳定性时,采用‘‘时滞’’思想将事件驱动系统建模为一种含有状态时滞的随机系统,根据第五章的系统稳定性分析方法,利用Lyapunov-Krasovskii泛函法得到了估计系统和原系统的稳定性的充分条件。此外,本章将所提的理论方法拓展应用到多回路网络化控制系统的估计与控制,考虑传感器单元到控制器单元的共享网络通信链路,进一步利用‘‘时滞’’思想将多路访问冲突描述为一种“排队时滞’’,由此构造了一种含有状态时滞的多回路网络化随机系统,其中采用了载波侦听多路访问协议作为处理多路访问冲突。借鉴单回路网络化系统的分析方法,导出了相应的多回路网络化随机系统的稳定性判据,并设计了相应的积分型滑模控制律和状态观测器。由此提出了一种基于载波侦听多路访问协议的多回路事件触发滑模控制方法。
田佳鹭,张岩[8]（2020）在《一种音乐自动识别及实时可视化的方法》文中指出基于实现音乐旋律自动识别和动态可视化呈现的目的。以C调音乐为例,在MATLAB的平台上使用音频处理函数audioread（）,获取一段音频的采样率及信号,再利用IIR巴特沃斯低通滤波器排除噪声干扰获得优质音频。然后在快速傅里叶变换的基础上绘制出频谱图,对图中的频率和幅值进行分析提取出音乐特征和每一小段的基波频率,将基波频率相应的转换为音高。为了实现对音乐旋律的自动识别,将音高、时值、节拍等因素相结合,绘制出二维阶梯图并以实时动态的方式展现。该方法能够自动识别各种音乐的音高,使音乐的呈现方式多样化,有利于对乐理知识掌握甚少的人展开对音乐的学习。
王鹏飞[9]（2020）在《基于龙伯格观测器的永磁同步电机无差拍电流预测控制方法研究》文中提出永磁同步电机因其转子结构简单、生产和维护费用低、运行稳定、可以实现高速驱动等优点,被广泛应用于新能源汽车、航天、机器人和医疗器械等领域。为了满足尖端领域日益增长的控制精度需求,各国学者提出了许多优秀的控制算法,无差拍电流预测控制就是其中之一。无差拍电流预测控制相对于传统PI控制具有预见性、动态响应快等优点,可以使电机在切换工作状态时或者受到干扰恢复到正常状态时更为迅速,是一种理想的控制方式,但无差拍电流预测控制对电机参数变化十分敏感,一旦有参数偏差系统就会出现电流静差现象,进而影响控制性能,参数偏差严重时甚至会导致系统崩溃。针对无差拍电流预测控制算法对电机参数变化敏感性强的缺点,本文设计了龙伯格观测器,实时观测电机参数扰动,并修正预测模型输出的期望电压矢量。仿真结果显示,龙伯格观测器可以有效降低预测模型对电机参数的依赖,消除电流静误差影响。本文参考扩张状态观测器的估计值误差与观测器增益的非线性关系,即“大误差小增益,小误差大增益”设计理念,提出了一种变增益龙伯格观测器,针对不同的误差情况给予不同的增益,大误差如电机启动阶段,给予观测器小增益,小误差如运行过程中电机参数发生变化,给予观测器大增益,进一步提升观测器性能。仿真结果显示变增益龙伯格观测器能有效提升系统动稳定性,同时降低了观测器的估计值误差。最后,在永磁同步电机—直流电机对拖实验平台进行实验验证,实现了基于传统龙伯格观测器与基于变增益龙伯格观测器的两种无差拍电流预测控制算法,并对二者进行对比分析。实验结果显示,变增益龙伯格观测器能够有效提高系统动态性能。
李文强[10]（2020）在《并网逆变器改进迭代模型及稳定性分析》文中提出随着新能源发电技术的迅速发展,特别是光伏、风电的发展,大量的电力电子开关元件及动态元件被并入系统中,极大增强了系统的非线性。特别是并网逆变器的广泛运用,作为新能源并网的重要环节,并网逆变器具有强非线性动态特性,会对配电网稳定运行造成严重的影响。因此,考虑并网逆变器的各种影响因素,然后从非线性动力学的角度研究逆变器稳定性,特别是三相并网逆变器稳定性,对减小新能源并网设备对电力系统的影响是非常必要的。首先,三相并网逆变器是一个非线性系统,在分析过程中要通过各种途径将其线性化,为了使整个分析过程更加简洁方便。本文利用状态平均等方法对传统的SVPWM调制算法下的三相并网逆变器的离散迭代模型进行了改进,同时提出了状态方程系数矩阵不可逆时的应对方法,得到了改进离散迭代模型。其次,为了分析系统稳定性同时为了验证改进离散迭代模型的正确性,本文采用根轨迹法,分岔图法,和朱利判据法来对系统稳定性进行分析,并藉由朱利判据得到了系统的电流环和电压环参数双参数稳定域,稳定域与分岔图结果两者相互印证,证实稳定性分析结果的正确性,同时也验证了改进离散迭代模型的正确性。最后,考虑到弱电网条件下的并网环境,增加了对PLL环节的考虑,用频域模型分析了 PLL环节通过作用于电流控制环节而对系统稳定性产生的影响,对PLL环节建立了较为简洁的离散模型,采用离散迭代模型对考虑了 PLL环节的并网逆变器模型进行了仿真,验证了稳定性分析结果的正确性。
二、δ域与Z域传递函数转换的系数向量（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、δ域与Z域传递函数转换的系数向量（论文提纲范文）
（1）显式数值积分算法的改进和性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 引言 |
| 1.1.2 传统的结构抗震试验方法综述 |
| 1.1.3 实时子结构试验技术 |
| 1.2 数值积分算法的国内外研究现状 |
| 1.2.1 数值积分算法概述 |
| 1.2.2 隐式积分算法 |
| 1.2.3 显式积分算法 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 基于模型的无条件稳定显式积分算法基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 几种典型的基于模型显式算法 |
| 2.2.1 Chang算法 |
| 2.2.2 CR算法 |
| 2.2.3 KR-α算法 |
| 2.2.4 TL算法 |
| 2.3 各算法的稳定性和精度对比分析 |
| 2.3.1 线性稳定性分析 |
| 2.3.2 非线性稳定性分析 |
| 2.3.3 精度分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 具有可控数值漂移特性的无条件稳定显式积分算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于现代控制理论的算法建立 |
| 3.2.1 连续控制系统 |
| 3.2.2 离散控制系统 |
| 3.2.3 连续系统离散化方法 |
| 3.2.4 具有可控数值漂移特性的显式积分算法 |
| 3.3 算法数值特性分析 |
| 3.3.1 线性稳定性分析 |
| 3.3.2 非线性稳定性分析 |
| 3.3.3 数值耗散特性分析 |
| 3.3.4 数值漂移特性分析 |
| 3.3.5 刚度软化系统数值漂移和耗散分析 |
| 3.3.6 刚度硬化系统数值漂移和耗散分析 |
| 3.3.7 受迫振动下的频域反应 |
| 3.4 算例 |
| 3.4.1 单自由度线性体系 |
| 3.4.2 多自由度线性体系 |
| 3.4.3 刚度非线性体系 |
| 3.4.4 数值模拟实时子结构试验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于预修正双线性变换的改进CR法 |
| 4.1 具有可控数值漂移特性的CR-φ法 |
| 4.2 CR-φ法数值特性分析 |
| 4.2.1 线性稳定性分析 |
| 4.2.2 非线性稳定性分析 |
| 4.2.3 数值耗散特性分析 |
| 4.2.4 数值漂移特性分析 |
| 4.2.5 刚度软化系统数值漂移和耗散分析 |
| 4.2.6 刚度硬化系统数值漂移和耗散分析 |
| 4.3 算例 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 关键频率的选取 |
| 5.1 模态空间 |
| 5.2 基频作为关键频率 |
| 5.3 激发高阶振型后的关键参数取值 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）基于生成对抗网络的异源图像迁移与增强研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展及研究现状 |
| 1.2.1 异源图像迁移技术研究历史及现状 |
| 1.2.2 异源图像增强技术研究历史及现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术理论分析与总体设计 |
| 2.1 异源图像迁移算法理论分析 |
| 2.1.1 图像翻译 |
| 2.1.2 循环一致性原理和潜空间假设 |
| 2.2 异源图像增强算法理论分析 |
| 2.2.1 基于插值的图像超分辨算法 |
| 2.2.2 基于实例学习的图像超分辨算法 |
| 2.2.3 基于自相似度的图像超分辨算法 |
| 2.3 生成对抗网络理论分析 |
| 2.3.1 生成对抗网络 |
| 2.3.2 条件生成对抗网络 |
| 2.3.3 生成对抗网络的目标函数 |
| 2.3.4 生成对抗网络的挑战 |
| 2.4 异源图像迁移与增强算法客观评价指标 |
| 2.4.1 峰值信噪比PSNR |
| 2.4.2 结构相似度SSIM |
| 2.5 论文总体设计 |
| 2.5.1 设计分析 |
| 2.5.2 总体设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于生成对抗网络的异源图像迁移技术研究 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 基于生成对抗网络的异源图像迁移网络 |
| 3.2.1 算法总体设计 |
| 3.2.2 生成网络模块设计 |
| 3.2.3 判别网络模块设计 |
| 3.2.4 损失函数与网络训练策略 |
| 3.3 实验分析 |
| 3.3.1 数据集的选取与制作 |
| 3.3.2 消融实验 |
| 3.3.3 主客观对比实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于生成对抗网络的异源图像增强技术研究 |
| 4.1 问题分析 |
| 4.2 基于生成对抗网络的红外图像增强算法 |
| 4.2.1 算法总体设计 |
| 4.2.2 基于循环生成对抗网络的退化网络模块设计 |
| 4.2.3 基于ESRGAN的改进超分辨重建网络模块设计 |
| 4.2.4 损失函数设计 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 红外图像数据集测试结果 |
| 4.3.2 可见光图像数据集测试结果 |
| 4.3.3 红外图像增强后迁移至可见光图像效果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自动混合精度训练技术研究 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 自动混合精度基本概念 |
| 5.2.1 半精度浮点数格式 |
| 5.2.2 张量核心(Tensor Core) |
| 5.3 自动混合精度训练技术 |
| 5.3.1 半精度格式训练的问题 |
| 5.3.2 自动混合精度关键技术 |
| 5.4 实验测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于离散控制理论的可控高频耗散动力响应算法设计与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数值积分算法 |
| 1.2.2 数值算法在实时混合试验的应用 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 离散控制理论算法设计 |
| 2.1 离散控制理论 |
| 2.1.1 Z变换 |
| 2.1.2 传递函数 |
| 2.1.3 根轨迹设计 |
| 2.1.4 离散控制理论算法设计 |
| 2.2 一种无条件稳定显式算法 |
| 2.2.1 设计思路 |
| 2.2.2 新显式算法格式 |
| 2.2.3 参数推导 |
| 2.3 算法特性分析 |
| 2.3.1 线性系统稳定性 |
| 2.3.2 非线性系统稳定性 |
| 2.3.3 精度 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 可控高频耗散动力学显式算法 |
| 3.1 显式新算法设计 |
| 3.1.1 传递格式 |
| 3.1.2 参数推导 |
| 3.2 算法稳定性和精度分析 |
| 3.2.1 线性系统稳定性 |
| 3.2.2 非线性系统稳定性 |
| 3.2.3 算法精度分析 |
| 3.3 多自由度系统参数 |
| 3.4 算法误差过滤分析 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 实时混合试验算法对比分析 |
| 4.1 算法介绍 |
| 4.1.1 实时混合试验CHANG算法 |
| 4.1.2 实时混合试验中心差分法 |
| 4.1.3 实时混合试验CR法 |
| 4.1.4 实时混合试验新算法 |
| 4.2 算法传递矩阵 |
| 4.3 算法稳定性分析 |
| 4.3.1 线性稳定性 |
| 4.3.2 非线性稳定性 |
| 4.4 精度对比分析 |
| 4.4.1 线性系统 |
| 4.4.2 非线性系统 |
| 4.5 算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（5）基于PLS的多维力传感器动态测量反演方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题来源、研究目的、技术路线 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究目的及技术路线 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 力传感器的动态反演方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 常用的多维力传感器动态反演方法 |
| 2.2.1 不变性动态反演方法 |
| 2.2.2 迭代动态反演方法 |
| 2.2.3 对角优势化补偿反演 |
| 2.2.4 惯性补偿与滤波消噪 |
| 2.3 PLS理论与算法 |
| 2.3.1 PLS原理 |
| 2.3.2 PLS降维 |
| 2.3.3 PLS建模 |
| 2.3.4 PLS的数学推导 |
| 2.3.5 交叉检验 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 多维力传感器动态力反演仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多维力传感器反演模型 |
| 3.3 偏最小二乘算法 |
| 3.3.1 算法实现过程 |
| 3.3.2 交叉验证 |
| 3.4 仿真验证 |
| 3.4.1 矩形脉冲动态力输入信号 |
| 3.4.2 双半正弦输入信号 |
| 3.4.3 PLS算法与PCA算法的比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多维力传感器动态特性研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 力传感器动态性能标定方法研究 |
| 4.2.1 脉冲响应法 |
| 4.2.2 阶跃响应法 |
| 4.2.3 频率响应法 |
| 4.3 传感器动态标定方法及装置 |
| 4.3.1 实验方法 |
| 4.3.2 实验装置 |
| 4.3.3 实验步骤 |
| 4.3.4 实验结果及分析 |
| 4.4 参数模型辨识方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 多维力传感器动态反演实验 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验方法 |
| 5.3 实验装置及步骤 |
| 5.4 实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（6）低灵敏度FIR滤波器优化结构（论文提纲范文）
| 1 优化结构实现 |
| 2 灵敏度表达式推导 |
| 3 舍入噪声增益理论分析 |
| 4 仿真实例及分析 |
| 4.1 复杂度对比 |
| 4.2 灵敏度与舍入噪声增益分析 |
| 4.3 频响特性分析 |
| 5 结语 |
（7）复杂不确定动态系统的状态估计与滑模控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 复杂不确定动态系统 |
| 1.2.2 不确定性 |
| 1.2.3 滑模控制 |
| 1.3 尚待解决的问题以及有待提升的方法 |
| 1.4 本论文的主要研究内容 |
| 1.4.1 针对执行器故障的系统估计与控制 |
| 1.4.2 针对完整性攻击的系统估计与控制 |
| 1.4.3 针对非周期信号的系统估计与控制 |
| 第2章 执行器故障偏差未知下连续时间非线性动态系统的估计与滑模控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统描述 |
| 2.2.1 控制系统与执行器故障建模 |
| 2.2.2 滑模观测器 |
| 2.3 滑模观测器设计 |
| 2.4 积分型滑模控制器设计 |
| 2.4.1 滑模运动稳定性分析 |
| 2.4.2 滑模面可达性分析 |
| 2.5 仿真算例 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 执行器故障因子未知下离散时间非线性动态系统的自适应滑模控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 自适应滑模控制器设计 |
| 3.3.1 滑模运动稳定性分析 |
| 3.3.2 滑模可达性分析 |
| 3.4 仿真算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 完整性攻击下离散时间线性动态系统的安全状态估计与自触发控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 信息物理系统模型描述 |
| 4.2.2 关于传感器和执行器攻击的描述 |
| 4.2.3 估计器和控制器 |
| 4.3 传感器孤立攻击情形下状态估计 |
| 4.3.1 时间驱动控制器设计 |
| 4.3.2 自触发控制器设计 |
| 4.4 传感器和执行器联合攻击情形下状态估计 |
| 4.5 执行器孤立攻击情形下状态估计 |
| 4.6 仿真验证 |
| 4.6.1 仿真示例1 |
| 4.6.2 仿真示例2 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 非完整量化下连续时间非线性动态随机系统的估计与滑模控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 非完整量化的建模 |
| 5.2.3 Luenberger观测器 |
| 5.3 控制器设计和稳定性分析 |
| 5.3.1 滑模变量与滑模控制律设计 |
| 5.3.2 可达性与稳定性分析 |
| 5.4 仿真算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 非周期性事件下连续时间非线性动态随机系统的估计与滑模控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.2.1 系统模型 |
| 6.2.2 采样器和事件触发器 |
| 6.2.3 状态观测器 |
| 6.3 单回路网络化系统的事件触发滑模控制 |
| 6.3.1 滑模控制器设计 |
| 6.3.2 闭环系统的稳定性分析 |
| 6.3.3 滑模运动的可达性 |
| 6.3.4 仿真算例 |
| 6.4 多回路网络化系统的事件触发滑模控制 |
| 6.4.1 问题描述 |
| 6.4.2 主要构想 |
| 6.4.3 观测器与滑模控制器设计 |
| 6.4.4 仿真算例 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 仿真示例中部分参数 |
| A.1 第4.6.1节 仿真示例中使用的参数 |
| A.2 第4.6.2节 仿真示例中使用的参数 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）一种音乐自动识别及实时可视化的方法（论文提纲范文）
| 1 IIR、FFT在方法中的应用 |
| 1.1 IIR巴特沃斯低通滤波器在方法中的应用 |
| 1.2 FFT快速傅里叶变换在方法中的应用 |
| 2 音乐自动识别及可视化具体实现方法 |
| 3 结束语 |
（9）基于龙伯格观测器的永磁同步电机无差拍电流预测控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 永磁同步电机控制策略 |
| 1.3 预测控制研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 永磁同步电机控制理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 永磁同步电机的数学模型 |
| 2.3 空间矢量脉宽调制技术 |
| 2.4 永磁同步电机矢量控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 无差拍电流预测控制算法及性能分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无差拍电流预测控制 |
| 3.3 参数敏感性分析 |
| 3.4 仿真结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于改进龙伯格观测器无差拍电流预测控制算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 龙伯格观测器原理 |
| 4.3 龙伯格观测器设计 |
| 4.4 变增益龙伯格观测器设计 |
| 4.5 仿真结果及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 实验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台硬件 |
| 5.3 软件系统设计 |
| 5.4 实验结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（10）并网逆变器改进迭代模型及稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 并网逆变器研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 并网逆变器数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 并网逆变器主电路模型 |
| 2.3 并网逆变器数学模型 |
| 2.4 控制环节模型 |
| 2.5 模型仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 并网逆变器改进离散迭代模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SVPWM在三相逆变器上的应用 |
| 3.3 离散迭代模型 |
| 3.4 并网逆变器改进离散迭代模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 逆变器并网系统稳定性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 逆变器并网系统稳定性判断 |
| 4.3 折叠图和仿真模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 锁相环对并网逆变器系统稳定性的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑PLL环节的并网逆变器频域分析 |
| 5.3 PLL环节离散迭代模型及仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
四、δ域与Z域传递函数转换的系数向量（论文参考文献）
- [1]显式数值积分算法的改进和性能研究[D]. 任大为. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]基于全阶磁链观测器的异步电动机无速度传感器低速性能研究[D]. 陈付豪. 中国矿业大学, 2021
- [3]基于生成对抗网络的异源图像迁移与增强研究[D]. 王磊. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于离散控制理论的可控高频耗散动力响应算法设计与分析[D]. 赵旭. 青岛理工大学, 2021
- [5]基于PLS的多维力传感器动态测量反演方法研究[D]. 董建平. 武汉科技大学, 2021(01)
- [6]低灵敏度FIR滤波器优化结构[J]. 庄陵,唐园园. 华中科技大学学报(自然科学版), 2021(01)
- [7]复杂不确定动态系统的状态估计与滑模控制研究[D]. 高亚斌. 哈尔滨工业大学, 2020
- [8]一种音乐自动识别及实时可视化的方法[J]. 田佳鹭,张岩. 电脑与信息技术, 2020(04)
- [9]基于龙伯格观测器的永磁同步电机无差拍电流预测控制方法研究[D]. 王鹏飞. 山东科技大学, 2020(06)
- [10]并网逆变器改进迭代模型及稳定性分析[D]. 李文强. 山东科技大学, 2020(06)