非线性时变系统自适应backstepping学习控制

针对含有混合未知参数的高阶非线性系统,利用backstepping方法,提出了一种自适应重复学习控制方法,该方法与分段积分机制相结合,可以处理时变参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过构造微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,利用Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性.     

环形稀疏声源阵列声涡旋的优化与操控

提出和优化了环形稀疏声源阵列涡旋声场的形成方法,进行了涡旋声压,相位和振动速度的理论推导和特性分析。通过改变声源数、声源频率和观测距离等参数,对声涡旋场的模拟结果证明,声涡旋半径主要由信号波长决定,声源频率越高,声涡旋半径越小,能量越集中;涡旋声压随着声源数的增加而线性提高,随着传播距离的增加而减小;声涡旋环形相位分布的线性度随着声源数、声源波长和传播距离的增加而提高。建立了3/4/6/8声源实验系统,径向声压和相位分布以及环形相位分布的测量结果和模拟结果具有较好的一致性,同时悬吊泡沫盘的旋转证明了声涡旋角动量的传输。本研究中声涡旋场的特性分析和参数优化为粒子操控及其在生物医学中的应用提供了依据。