本章要点： 介绍两种复杂非线性动态系统辨识方法 1 Volterra级数表示及其辨识方法； 2 复杂系统混沌及其建模方法； 难点: 1 Volterra级数描述系统的脉冲响应； 2 未知模型混沌系统的三种识别方法；

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

基于热传导、热对流和热辐射理论建立了双陶瓷层热障涂层不透明和半透明物理模型,采用有限元ANSYS软件模拟了稳态温度场.双陶瓷层在不透明时,顶层厚度增加,顶层上表面温度线性增加,第二层和黏结层上表面温度线性降低.在半透明性弱时,与不透明情况类似.在半透明性强时,顶层上表面温度略低于不透明时,第二层上表面温度高于不透明时,黏结层上表面温度先快速后缓慢降低再保持不变,且远高于不透明时

针对伺服系统由于受非线性摩擦力的影响而产生的\爬行\和\平顶\现象,提出了模糊趋近律方法,设计了基于T-S模糊模型趋近律的滑模控制器,并进行了实验和仿真研究.实验和仿真结果表明:所设计的控制器能有效地消除低速\爬行\和\平顶\现象,提高伺服系统的跟踪精度;同时该控制器能显著降低常规趋近律滑模控制器的抖振问题,改善控制品质.该控制器适用于控制品质要求高的伺服系统

提出了一种轧机偏心特性曲线概念.基于偏心测试信号的循环统计量建立线性预测模型,在线确定轧机偏心补偿量数据,实现轧机偏心的实时直接数据补偿控制.该方法能够准确反映并跟踪轧机偏心扰动的实际变化,满足对轧机偏心信号进行在线实时补偿控制的要求

基于材料在受拉和受压状态下损伤机理不同的假设,在恒温条件下,以细观力学以及多尺度广义自洽模型为手段,分别对耐火材料在两种受载状态下的损伤过程进行了研究,提出了一种模拟耐火材料在承受拉压载荷下非线性损伤行为的方法.以镁碳质耐火材料为例,分别对材料在受到拉力和受到压力过程的损伤进行了模拟.结果表明,运用此方法对耐火材料的非线性力学行为进行模拟与试验结果能够较好的吻合

第六章 频率响应综合法 系统综合： 根据系统已知部分的特性，确定校正方式和校正装置，使系统的整体特性符合要求。 综合的核心是设计校正装置。 校正方式： 串联（重点）、反馈、前馈、复合。 频域综合：设计校正装置，使开环频率特性曲线（主要是幅频特性的Bode图）满足要求。 状态空间方法（现代控制理论） 数学模型—— 一阶微分方程组 分析—— 时域 核心内容—— 状态变量的可控、可观性 设计—— 状态反馈、极点配置、最优控制 状态信息的获取——状态观测器 （涉及第二、三、七、八章） 第九章 离散控制系统 1. 信号的采样与保持 采样过程与采样定理，零阶保持器 2. 离散系统的数学描述 z变换，差分方程，脉冲传递函数（开环、闭环） 3. 离散系统的z域分析法 稳定性，极点分布与暂态性能，稳态误差 第十章 非线性控制系统： 非线性系统的特点 典型非线性特性及其特征（死区、饱和、间隙、继电特性） 二阶线性系统的相轨迹（与极点的关系） 相轨迹的绘制（解析法，等倾线法） 由相轨迹图求时间及时间响应（积分法，增量法） 非线性控制系统的相平面分析

接触分析 接触问题是一种高度非线性行为，需要较大的计算资源，为了进行实为有效的计算，理 解问题的特性和建立合理的模型是很重要的。 接触问题存在两个较大的难点：其一，在你求解问题之前，你不知道接触区域，表面之 间是接触或分开是未知的，突然变化的，这随载荷、材料、边界条件和其它因素而定；

整数规划——变量只能取整数的规划问题。 当变量只能取0或1两个值， 称0-1规划。 整数规划分类： 纯整数规划——全部变量为整数。 混合整数规划——部分变量为整数。 本节主要介绍0-1规划的模型建立

通常,在分析估计回归直线的性能和自变量对 最终回归的影响时,用方差分析方法 方差分析是一种主要用于线性回归模型中β 值非零的情况下的识别方法。假设用最小二乘 法已求出参数β的值,那么观察到的输出值和 拟合值的差异是残差