核实数据下误差在反映变量的非线性半参数模型的降维估计

考虑响应变量带有一般测量误差的非线性半参数模型.在核实数据的帮助下,利用半参数降维技术构造未知参数和非参数函数的估计.在一定条件下证明未知参数估计的渐近正态性和非参数函数估计的最优收敛速度.通过数值模拟说明所提估计方法在有限样本下的有效性.     

非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型的经验似然推断

研究非参数部分带有测量误差的部分线性变系数模型,构造了模型中未知参数的局部纠偏经验对数似然比统计量,在适当条件下,证明了所提出的统计量具有渐近x2分布,由此结果可以用来构造未知参数的置信域.并且还构造了未知参数的最大经验似然估计及系数函数的估计,证明了它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究了所提估计方法在有限样本下的实际...     

基于迭代学习的正则非线性多智能体系统的跟踪控制

研究带有领航者的正则多智能体系统基于迭代学习的跟踪控制问题,该类系统中的所有智能体由连续的非线性动态或由离散的非线性动态构建而成,在领航者于相应的有向通讯图中全局可达的条件下,设计得到分布式迭代学习控制协议.当该迭代学习控制律作用于系统时.每个跟随者与领航者之间的输出跟踪误差在有限时间区间上沿迭代轴方向趋向于零.仿真算例说明了所得结论的有效性.     

缺失数据下非线性半参数EV模型的估计

考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性半参数EV模型. 利用核实数据,构造了未知参数和非参数函数的两种估计.证明了未知参数估计的渐近正态性,给出了非参数函数估计的最优收敛速度.     

基于扩张状态观测器的机电伺服系统饱和补偿与自适应滑模控制

针对带有未知摩擦力矩与输入饱和约束的机电伺服系统,提出了一种基于扩张状态观测器的伺服系统自适应滑模控制策略.首先,根据微分中值定理将非光滑饱和函数转化为仿射形式.其次,设计非线性扩张状态观测器并采用极点配置法确定观测器参数,用于补偿未知摩擦、饱和等非线性项以及外部干扰的影响.然后,通过结合参数自适应律和滑模理论,设计自适应滑模控制器,保证系统输出快速稳定地跟踪期望信号且改善抖振问题.仿真对比结果验证了所提方法的优越性.     

带有Markovian跳变参数和执行器故障的切换LPV系统有限时间可靠控制

研究了一类带有Markovian跳变参数和执行器故障的切换LPV系统的有限时间可靠控制问题.考虑的子系统都是参变子系统,更具有一般性.同时把此类系统要求转移概率完全已知的条件放宽到了转移概率部分未知的情形,具有更少的保守性.首先,给出了保证带有Markovian跳变参数的切换LPV系统有限时间稳定的充分条件.然后,提出了带有Markovian跳变参数和执行器故障的切换LPV系统的有限时间可靠控制问题,并设计了一个有限时间可靠控制器.最后,数值算例说明了所得结果的有效性.     

非线性半参数EV模型的经验似然置信域

考虑非参数协变量带有测量误差的非线性半参数模型,构造了模型中未知参数的经验对数似然比统计量,在测量误差分布为普通光滑分布时,证明了所提出的统计量具有渐近χ2分布,由此结果可以用来构造未知参数的置信域.另外也构造了未知参数的最小二乘估计量,并证明了它的渐近性质.就置信域及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究比较了经验似然方法与最小二乘法的优劣.     

带有约束的部分线性变系数EV模型的偏差纠正统计推断

本文研究参数和非参数部分均带有测量误差(EV)的部分线性变系数模型的约束统计推断,综合profile最小二乘估计方法和局部纠偏方法给出模型中未知参数和系数函数的两种约束估计,并在适当条件下证明它们的渐近性质.最后通过数值模拟研究所提估计方法在有限样本下的实际表现.     

具有未知增长率的非线性系统的一般适应控制

阐明对于一类不确定系统在适当的条件下如何设计适应输出反馈控制器.这个不确定性来源于系统的未知参数.设计了一般输出反馈控制器结合Barbalat's引理从而证明系统的所有状态全局稳定.     

部分线性回归模型的M-估计

本文讨论部分线性回归模型的M-估计．用局部线性方法给出未知函数的M-估计，用两步估计方法给出参数的M-估计．进一步证明了未知函数的M-估计的弱一致性和渐近正态性，参数的M-估计的弱一致性．     

缺失数据下非线性EV模型参数的经验似然置信域

考虑解释变量带有测量误差且响应变量随机缺失情形下的非线性EV模型.通过利用核实数据, 构造了未知参数的两种经验对数似然比统计量. 证明了所构造统计量的分布渐近于χ²分布, 所得结果可以用来构造未知参数的渐近置信域.     

核实数据下非线性半参数EV模型的估计

本文研究了核实数据下的协变量带有测量误差的非线性半参数EV模型.在不假定测量误差结构的情形下,利用最小二乘方法和核光滑技术,构造了非线性函数中未知参数的两种估计,证明了未知参数估计的渐近正态性.通过数值模拟说明所提估计方法在有限样本下的有效性.     

具有外部干扰的非线性多智能体系统的编队控制

多智能体系统编队控制因广泛应用于军事,航天,生物学等领域,成为国内外学者的关注热点.在实际应用中,当系统受到环境噪声等外部干扰时,利用领航者-跟随者的相对状态信息构造控制器无法形成预期队形.为解决这个问题,文章针对一类带有外部干扰的非线性多智能体系统,研究了领航-跟随编队控制问题.首先设计干扰观测器补偿外部干扰.其次利用自适应方法,给出了完全分布式的控制协议.再次选取适当的参数,证明了该分布式控制协议能实现系统的编队控制.最后通过仿真算例,验证了协议的有效性.     

核实数据下非线性半参数EV模型的估计（英文）

本文研究了核实数据下的协变量带有测量误差的非线性半参数EV模型.在不假定测量误差结构的情形下,利用最小二乘方法和核光滑技术,构造了非线性函数中未知参数的两种估计,证明了未知参数估计的渐近正态性.通过数值模拟说明所提估计方法在有限样本下的有效性.     

一类扩散控制系统的数值识别与参数反演

考虑在化学工业中具有应用模型的一类反应扩散控制系统.此类系统带有两个未知参数,一个是未知扩散系数D=D(x),另一个是反应控制参数k(k为常数参数,例如为反应速度).采用有限元数值方法,给出函数参数D(x)的有限元逼近解,将其极小化问题的有限元逼近解作为新的常数控制扩散参数,利用所给部分信息数据或可观测数据(它们是非完全信息数据),确定系统的另一未知参数k.     

奇异随机偏微分方程中参数MLE的渐近性质

对一类带有未知参数和小干扰项的奇异随机偏微分方程,基于连续样本轨道,给出了参数的极大似然估计,证明了当干扰项趋于0时,参数估计量的强相合性和渐近正态性.     

独立约束条件下线性模型的参数估计

对线性回归的未知参数估计问题,在某些种假设的条件下已有结论,对有约束条件的情况下,线性回归模型中参数估计如何,本文给出了带有独立的约束条件下线性回归模型中参数β的最小二乘估计。     

带辅助协变量的分组相关失效时间数据的边际模型

本文研究了带有辅助协变量的分组相关失效时间数据的边际风险模型,获得了未知参数的伪偏似然估计,证明了所得估计的相合性和渐进正态性.     

考虑执行器特性的机械臂全阶滑模控制

针对动力学模型中带有参数未知特性的机械臂位置和速度跟踪问题,提出一种新型的基于神经网络和全阶滑模的控制策略.该策略考虑了执行器的动力学特性,然后基于跟踪误差,建立了全阶滑模面,并利用径向基网络对模型未知特性进行逼近,进而设计鲁棒自适应控制律使得系统状态到达滑模面并沿滑模面收敛到平衡点.理论分析证明了所设计的控制策略可在克服抖振问题的同时保证闭环系统的渐近稳定性.二连杆机械臂系统的数值仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

逐步区间删失Weibull分布的Bayesian稳健设计

逐步区间删失是获取高可靠性产品相关信息的一种重要方法.文章研究了产品寿命服从Weibull分布,带有随机移除逐步区间删失寿命试验的最优设计问题.采用极大似然方法获取模型参数的估计及其信息矩阵.利用Bayesian方法处理模型参数未知情况下设计准则对模型参数的依赖问题,获得了模型参数估计的Bayesian稳健设计准则.在考虑试验费用有限制的条件下,给出了获得最优稳健设计非线性混合整数算法.同时对先验选取及约束参数设定的敏感性做了分析.数值结果表明文章提出的方法是有效可行的.