一、由非线性动力学的方法看人体现象的复杂性（论文文献综述）
宗原[1]（2021）在《基于黄酒发酵过程的建模与优化研究》文中认为在我国酿酒史中,黄酒是最悠久的酒种之一,与啤酒、葡萄酒并称世界三大古酒。在国家大力推动“中国制造2025”的背景下,各个制造业都得到了迅速的发展,然而针对黄酒自动化的研究和应用,整体上都严重落后于啤酒、葡萄酒等酒业行业。目前大多数黄酒企业采用传统的黄酒酿造技术,虽然可以保留传统黄酒发酵的文化底蕴,但仅凭熟练工人师傅的经验逐渐不能适应工厂日益增长的需求。针对以上问题,本研究以黄酒酿造过程为研究对象,按照“参数辨识改进——三边发酵模型的建立——模型辨识和应用”思路对黄酒发酵过程进行建模和辨识,具体研究内容如下:（1）针对蚁狮算法在解决高维非线性复杂函数时存在着收敛速度慢、易陷入局部最优,很难准确获取具有强泛化能力的模型参数的问题,提出了一种改进蚁狮算法。当蚂蚁种群围绕蚁狮游走并试图到种群中心时用混沌扰动公式替换蚂蚁游走的位置公式,同时对围绕精英蚁狮游走的蚂蚁种群采用莱维飞行公式替换,以及在寻优过程中当算法陷入局部最优解时,加入柯西变异对蚁狮算法进行改进。实验仿真结果表明,改进蚁狮算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面优于原蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法。（2）在双边发酵模型中,评估了改进后蚁狮算法的参数辨识效果。利用改进后的蚁狮算法对黄酒发酵过程的糖化（双边发酵）模型进行参数寻优,并与原始蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法进行对比。结果表明,改进后的蚁狮算法在寻优精度和稳定性有着显着优势,更适合用于黄酒发酵模型的参数进行辨识。（3）建立黄酒同时发酵、糖化和酸化（三边发酵）过程的模型,并利用改进后的蚁狮优化算法对三边模型进行寻优,获得最优控制策略。针对黄酒的发酵、糖化和酸化过程中会产生大量的有机酸、芳香酯和甘油等物质,其中乳酸和乙酸是影响黄酒口感的重要因素,是衡量黄酒品质的重要指标。利用采集到的数据建立黄酒三边发酵过程的模型,并对构建出的模型进行了仿真实验,与偏最小二乘法（Partial Least-square method）建立的模型进行对比,结果表明本文提出的三边发酵模型具有更好的预测效果。由于温度是影响酸化过程的重要因素,利用改进蚁狮算法在18℃、23℃、28℃、33℃对三边发酵模型中的参数进行寻优,用阿伦尼乌斯方程（Arrhenius equation）建立反应速率常数与温度之间关系模型,将得到的方程替代模型中的参数,建立由温度预测发酵产物浓度的混合模型,获得温度控制浓度曲线。（4）最后建立一套发酵控制系统,将优化的温度控制模型用于黄酒的三边发酵过程中。为了验证优化后的温度控制模型的准确性和有效性,开发发酵过程数据采集与控制系统,以开发的软件为控制软件,利用得到的温度控制曲线为控制策略,对黄酒酿造过程进行控制,验证文中所建立模型的有效性。利用计算机对基于多批次黄酒发酵数据建立模型并进行参数辨识,在保证酒精产量最大化的同时,控制影响黄酒口感的酸化产物的浓度。对提高黄酒品质的稳定性,推动黄酒企业发展具有重要意义。
杜苗苗[2]（2021）在《多轴应急救援车辆主动悬架系统的控制策略研究》文中指出近年来我国灾害事故频发,多轴应急救援车辆作为陆地救援的主要装备,需要在复杂路面行驶条件下具有较高的机动性、平顺性和操纵稳定性。目前,被动悬架是多轴应急救援车辆常采用的结构,但其参数不可随路面不平度和车辆的振动状态实时调节,导致应急救援车辆在低等级路面上的行驶性能较差,严重影响救援作业的效率。主动悬架系统通过控制执行器输出能量来抵消路面冲击作用,能够有效提高车辆在不同等级路面条件下的机动性、平顺性和操纵稳定性,满足应急救援车辆对悬架系统的性能要求。作为主动悬架系统的核心,主动悬架控制策略已成为近年来车辆控制领域的研究热点。另外,整车的机动性、平顺性和操纵稳定性水平不仅取决于悬架系统,还依赖于悬架系统和转向系统的协调工作。目前针对多轴车辆主动悬架和转向系统集成控制的研究还处于探索阶段。本文依托国家重点研发计划课题“高机动性应急救援车辆（含消防车辆）专用底盘及悬挂关键技术研究”（项目编号:2016YFC0802902）,为使多轴应急救援车辆在复杂道路行驶条件下的机动性、平顺性和操纵稳定性得到提高,对主动悬架系统控制策略、主动悬架和转向系统集成控制策略进行系统且深入的研究。具体研究内容包括:（1）采用模块化和分块建模的思想,完成了所研究车辆原有的互联式油气悬架系统的非线性建模,分析了互联式油气弹簧和整车互联式油气悬架系统的刚度特性和阻尼特性,为后续主动悬架系统控制策略的研究提供了对比基准。（2）研究了基于自抗扰技术的主动悬架系统非线性控制策略。充分考虑主动悬架系统中的众多非线性和不确定因素,基于自抗扰控制和有限时间稳定控制的思想,提出了一种基于非线性扩张状态观测器（ESO）的有限时间稳定输出反馈控制策略,驱使车身的振动状态于有限时间内收敛。利用Lyapunov稳定性理论和几何齐次性理论,以车身的垂向运动为例,系统地证明了有限时间稳定输出反馈控制器的稳定性,解决了基于非线性ESO的控制器稳定性证明困难的难题。通过分析剩余子系统的零动态特性,确保了整车主动悬架系统的闭环稳定性和约束性能。仿真结果表明,与被动油气悬架和基于线性ESO的渐进稳定输出反馈控制器相比,所提出的控制策略可以更好地提高三轴应急救援车辆的机动性和平顺性,同时满足操纵稳定性的约束要求。（3）研究了基于位移控制的主动悬架系统控制策略,提出了一种新型的电液伺服作动器位移控制方法。分析了基于位移控制的主动悬架控制器的控制思路,将其分为主环控制和子环控制。主环控制器参考本项目组的发明专利CN110281727A,利用车辆的逆运动学和位姿偏差补偿的思想,解算可提高车辆平顺性的各个作动器的理想位移量。创新性地提出了一种基于非线性采样数据状态观测器（Non-linear Sampled-data ESO,NLSDESO）的子环输出反馈控制器,有效消除了电液伺服作动器系统的复杂非线性、匹配和非匹配扰动以及传感器输出信号离散性对作动器实际控制效果的不利影响,实现对理想位移信号的高性能跟踪控制。同时利用Lyapunov稳定性理论,对NLSDESO的收敛性和电液伺服（离散-连续）混合系统的闭环稳定性进行了系统的证明。Matlab和AMESim联合仿真结果表明,所提出的考虑输出信号离散性的子环控制器是可行的,且可以提高电液伺服作动器的瞬态和稳态位移跟踪精度。（4）研究了多轴车辆主动悬架和全轮转向系统的协调控制策略。分析了主动悬架和转向系统的耦合机理,建立了三轴车辆整车的十一自由度非线性动力学模型和轮胎的非线性“Dugoff”模型。考虑转向系统的非线性和不确定性影响,基于super-twisting滑模控制思想和有限时间分离原理,提出了一种新型的三轴车全轮转向super-twisting滑模控制策略,避免了传统滑模控制中常出现的抖动现象,且可使转向系统状态在有限时间内收敛于理想参考轨迹。三种典型转向工况下的仿真结果表明,相比前轴转向、全轮转向比例控制、不连续切换滑模控制等策略,所提出的全轮转向控制器具有显着的优越性,可以更好地提高三轴应急救援车辆的机动性和操纵稳定性。基于已设计的主动悬架有限时间稳定控制器和全轮转向super-twisting滑模控制器,进一步设计了多轴车辆主动悬架和转向耦合系统上层协调控制器,仿真结果验证了耦合系统协调控制策略可以有效提高整车的综合行驶性能。（5）对整车主动悬架系统进行试验研究。搭建了悬架单元试验平台,在不同控制增益、不同采样周期和不同控制方法下进行多组电液伺服作动器位移跟踪控制试验,验证了考虑输出信号离散性的子环控制器的可行性和高性能位置伺服控制效果。搭建了三轴应急救援车辆整车试验平台,在不同路障工况下进行实车道路试验。试验结果表明,相比互联式油气悬架系统,采用基于位移控制的主动悬架控制策略可将车身的垂向位移、俯仰角和侧倾角均方根值降低30%左右,有效提高了车辆的行驶平顺性。
黄庆生[3]（2021）在《线性矩阵不等式在磁流变悬架上的应用》文中研究指明振动作为一种常见的现象,它广泛存在于日常生活之中,在公路、航空、建筑等领域,振动问题是一个需要考虑的关键问题。在工业制造中,合理的减振对于提高加工精度有着重要的意义,剧烈的振动也会造成机械结构强度的降低、连接部件的松动等问题。此外,振动还将产生噪声,大分贝噪音严重危害驾驶人员的身心健康,甚至造成部件断裂,危及驾驶安全,因此,能否做到有效减弱振动,是保障驾驶安全的关键。采用MRD的车辆悬架系统作为一种新型的半主动减振系统,具有耗电量低、输出阻尼连续可调等特点,在大多数情况下具有和主动悬架类似的性能,因此受到了学术界广泛的关注。但目前MRD存在磁性颗粒沉降、力学模型参数辨识精度不高等问题,相关问题依然需要进一步研究。在磁流变半主动悬架的控制方面,磁流变半主动悬架的控制中要解决四个问题:控制策略计算的预期阻尼力不在MRD输出阻尼力范围的问题、MRD输出阻尼力的时滞问题、控制系统结构参数不确定的问题、控制策略对于外界不确定干扰的鲁棒性问题。目前应用到MRD控制理论水平仍然不高,需要进一步提高。为此,本文进行了以下的研究,包括对MRD力学模型进行参数辨识、半主动悬架系统的建模与分析、控制策略的验证与仿真,主要研究内容包括:（1）MRD力学性能试验及参数辨识。使用INSTRON拉伸机对课题组加工的MRD进行力学性能试验。分析MRD的各种动力学模型的优缺点,选用简化的可调Sigmoid模型作为参数辨识的对象。基于试验得到的示功特性和速度特性,使用Levenberg-Marquardt优化算法以及最小二乘法对简化的可调Sigmoid模型未知参数进行辨识,分析可调Sigmoid模型以及辨识的精确性,为后续的MRD在磁流变半主动悬架的仿真研究提供了有力保障。（2）磁流变半主动悬架的建模及动力学分析。根据车辆行驶的真实路况,建立了随机路面模型以及冲击路面模型,分析了不同等级路面对于位移输入的影响。介绍了三自由度半主动悬架1/4模型、六自由度车-椅-人动力学模型、1/4车辆实际模型及参考模型特点,根据牛顿第二定律推导了这三种模型的运动微分方程。在Matlab/Simulink中搭建了六自由度车-椅-人动力学模型,分析了该动力学模型在随机路面激励和冲击路面激励下的性能指标。（3）车辆半主动悬架控制策略的设计与仿真验证。由于测量的不准确以及使用时产生的质量变化,这将导致车辆半主动悬架系统参数不确定性,为了解决参数不确定对于半主动悬架控制的影响,基于线性矩阵不等式（LMI）工具箱,提出了一种非确定结构参数的H∞控制策略,通过将外部的输入对控制输出的影响减小到一定水平,实现半主动悬架系统参数不确定性时的良好控制效果;由于车辆行驶在路面时,除受到了路面的激励外,还将受到风、扬起的砂石等干扰,为了解决外界非确定的干扰对人半主动悬架系统性能的影响,基于线性矩阵不等式（LMI）工具箱,提出了一种干扰抑制控制（ISC）策略,通过将相同的外界干扰施加于被动悬架和使用ISC策略的半主动悬架,验证ISC策略对于外界不确定干扰的良好抑制效果。
赵璐璐[4]（2021）在《基于多生理信号动力学特征分析的抑郁状态检测》文中提出抑郁症作为一种精神障碍,以显着而持久的情绪低落、兴趣减退和思维迟缓等为主要临床症状,病情严重者会导致自残乃至自杀。近年来,随着患者数量的急剧增加和世界各地频频报告的自杀事件,抑郁症已逐渐为人们所熟知,而其带来的危害也日渐升高。据世界卫生组织2017年统计,全球约有3.22亿抑郁症患者,抑郁症已成为当今社会的首要致残原因。此外,抑郁症还会给家庭和社会带来巨大的经济负担,是导致全球疾病负担的一个重大因素。与其广泛的发病率和严重的危害性不匹配的是抑郁症相对落后的诊疗现状。作为一种精神性疾病,抑郁症的发病机制尚不明确,目前临床诊断仍依赖于精神病专家的主观面诊和量表等定性方法,定量化精准诊疗的临床应用罕见报道,同时还面临着早期诊断困难、医疗资源匮乏等问题。因此研究抑郁症的生理心理学机理,探寻准确、有效的抑郁症生物标记物,在对其生理病理状态充分认知的基础上,实现抑郁症的定量化精准诊疗,对提高诊断准确率、减轻诊疗负担等,无疑具有十分重大的临床意义和社会价值。本文基于多生理信号的动力学分析,对抑郁症患者状态检测问题展开研究,构建了抑郁症患者多生理信号数据库,提出了能够准确刻画抑郁症特点的生物标记物;通过对不同严重程度的抑郁症患者生理信号变化规律的探究,推进了对抑郁症生理变化和发病机制的深入理解。在此基础上初步建立了抑郁症患者生理心理模型,验证了基于多生理信号的抑郁状态检测研究的有效性,拓展了抑郁识别领域的特征库,为最终实现临床抑郁症的精准诊疗奠定了理论基础。论文的主要研究成果和创新之处如下:（1）针对当前抑郁研究领域尚无公开多生理信号数据库的问题,本文建立了多生理信号同步采集的抑郁症患者和健康对照组数据库。首先基于抑郁症的生理病理特点优化脑电采集方案,提出了基于前额叶的三导脑电信号采集方法;其次,为满足多生理信号融合的抑郁状态检测分析需求,设计了基于八通道生理信号采集系统的实验方案,同步采集心电、心音、脉搏、呼吸、脑电和皮电6种生理信号;此外,针对领域鲜有研究者关注抑郁病情程度对生理信号影响的现状,将患者划分为病情严重程度不同的三个组别,为开展抑郁程度对人体生理状态影响的相关研究奠定数据基础;最后,整理同步采集的多种生理信号数据,建立了本文研究所需数据库,后期规范整理公开后,将有助于推进该领域的快速发展。（2）基于交叉熵理论研究了不同程度抑郁病情对患者心肺耦合状态的影响。在传统心率变异性研究的基础上引入呼吸信号,采用熵和交叉熵的方法提取非线性心肺耦合特征,分析了特征在不同抑郁程度分组之间的差异性,以及各特征与抑郁程度的相关性。结果表明,本文提出的特征能够有效评估患者心肺状态的改变,揭示了抑郁程度与心肺耦合状态的一般规律,即随着抑郁程度的加深,患者交感和副交感神经活动失衡现象加重,心率变异性和呼吸变异性序列的不规则性升高,同时心率和呼吸活动的同步性降低。（3）基于非线性复杂度分析方法探究了不同程度抑郁病情对患者前额叶脑电复杂度的影响。采用样本熵和Lemple-Ziv复杂度方法探究了抑郁症患者脑电复杂度与健康对照组的区别,及其在不同抑郁程度分组之间的差异性。结果显示,抑郁症患者前额叶alpha波复杂度整体高于健康对照组,且这种升高随抑郁程度的加深呈现进一步增大的趋势。该结果揭示出抑郁症患者前额叶脑电不可预测性增加,即相关脑动力学活动的随机性增强,进而阐释了患者心肺耦合程度降低的机理,同时表明样本熵和LZC可作为定量化指标用于临床抑郁疾病的精准诊疗。（4）基于非线性复杂度方法研究了抑郁症患者前额叶脑电不对称性的变化规律。提出了 AsyLZC和AsySEn两个新指标,同时结合交叉熵算法评估了患者前额叶不对称性随抑郁程度的变化,即抑郁症患者的前额叶alpha波不对称性明显高于健康组,且这种不对称性随抑郁程度的加深而呈现出进一步增强的趋势。研究结果揭示出,随着患者抑郁程度的加深,其右额叶大脑活动相对左额叶逐步增强,导致交感-迷走神经活动平衡向交感显性方向倾斜,进而阐释了临床抑郁脑神经生理学变化的机理,同时表明了两个新指标在抑郁状态评估中的有效性。（5）为验证本文提出的生理指标在抑郁状态检测中的有效性,分别对心肺系统指标和脑电各波段指标进行抑郁识别性能的测试,并建立基于多生理信号融合的抑郁状态检测模型,得到了 92%的抑郁识别准确率,佐证了本文所建数据库的有效性和研究方法的可行性,为实现基于多生理信号的抑郁状态识别及抑郁症的精准诊疗奠定了理论基础。
牛晓东[5]（2021）在《基于积分均值模式分解的心电信号重建和心率变异性分析研究》文中研究表明心血管疾病（cardiovascular disease,CVD）是一种严重威胁人类健康生命的常见病,心电图（electrocardiogram,ECG）是检查诊断CVD常用的重要方法指标。ECG信号极易受环境噪声污染,在便携式和穿戴式ECG监测系统中,环境噪声更加复杂严重,采用常用的ECG信号处理算法难以达到临床精确诊断CVD的严格要求,导致较高的CVD漏诊和误诊率。心率变异性（heart rate variability,HRV）分析是目前临床上唯一能够定量分析自主神经活动及调节功能的检测方法,是临床诊断CVD极具价值的重要方法。HRV分析对噪声不敏感,抗噪能力强,可以有效评估CVD预防、诊断、治疗和预后判断。特别是HRV的量化价值指标,可以实现CVD潜伏期的量化评估,越来越受到临床重视和广泛应用。然而,现有HRV线性分析方法不能全面揭示其蕴含地丰富生理病理信息,可靠性差,临床应用有限,而非线性HRV分析的图形化辅助诊断方法,虽然方法简单,但图形复杂导致方法误差较大;图形没有量化指标导致诊断可靠性差;图形需求数据量大导致实时性差。总之,上述不足不仅限制了ECG和HRV进行CVD预防、诊断、治疗和预后判断的发展,也抑制了便携式和穿戴式ECG装备的应用。论文重点研究了ECG信号的非线性预处理和HRV复杂性量化方法。论文主要研究成果包括:1)为了有效处理ECG和HRV信号,提出了一种基于积分均值模态分解（intergral mean mode decomposition,IMMD）的非线性非平稳信号处理方法。该方法具有自适应正交分解特性,不仅适合于处理ECG、HRV数据,而且也适合于处理其它非线性非平稳信号数据。2)提出了一种基于心动物理特征信息模态分量的识别和ECG信号重建的方法。本方法避免了心电QRS特征波识别模态分量的阈值设置问题,同时可实现ECG中的典型宽频肌电干扰和低频基线漂移混合噪声的抑制。提高了ECG信号重建的准确度、信噪比。3)为了从ECG信号中准确提取HRV数据,提出了一种基于Hilbert能量包络与ECG的Shannon能量包络相结合的R波检测识别方法,实现了准确检测定位R峰。另外,基于R波的准确检测识别,进一步检测QRS特征波,也可以实现QRS特征波实时检测CVD。4)基于IMMD方法的自适应均值滤波特性,提出了一种自适应多尺度熵（adaptive multiscale entropy,AMSE）量化HRV复杂性方法。不仅AMSE的Samp En值可以量化HRV复杂性,而且尺度本身也可以间接量化HRV复杂性。本方法弥补了多尺度熵（multiscale entropy,MSE）中多尺度粗粒化方法中尺度固定的不足,可用于比较全面准确地量化HRV复杂性,检测CVD。5)采用模态分量Samp En集合作为一种特殊多尺度熵,分析了HRV数据复杂性,称为（intrinsic mode function Samp En,IMFSE）。IMFSE同样可以比较全面准确地量化HRV序列复杂性,检测CVD。
何艳茹[6]（2021）在《基于多尺度交叉近似熵的脉搏信号分析方法及其应用》文中研究指明脉搏信号是人体重要的生理信号,与人体动脉硬化程度、血管等健康状况密切相关。传统的方法通过脉象来评估人体生理状态的方式存在主观因素的影响,在对该信号的分析方面,先前研究是从时域和频域的角度展开的,鉴于脉搏信号的非平稳非线性特性,本文提出采用非线性动力学方法—多尺度交叉近似熵（Multiscale Cross-Approximate Entropy,MCAE）对其进行分析处理,并应用到探索健康人和糖尿病患者脉搏信号的差异性分析中。具体研究内容如下:首先,通过光电容积脉搏波以无创的方式获取人体脉搏信号,获取的信号中存在特征点不明显等问题,以集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）方式进行预处理,信号分解前加入白噪声,避免了模态混叠现象,相比经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的预处理效果要好,有效去除了干扰部分,保留了信号特征。其次,通过在脉搏信号周期内寻找最大值,对波峰波谷点定位,提取到爬坡时间（Crest time,CT）、脉搏间隔（Peak-to-Peak Interval,PPI）序列数据。针对健康人和糖尿病人群共81人的脉搏信号CT、PPI序列分别计算样本熵,糖尿病患者比健康人熵值均降低了0.1。以多尺度熵分析序列复杂性,两组间熵值相差0.2,人群间差异增大。最后,以本研究提出的MCAE算法分析得出不同生理状态下脉搏信号在MCAE3、4差异显着。同时计算脉搏信号瞬时频率指标进行对比,结果得出糖尿病患者瞬时频率值比健康人上升了0.25,差异性不如MCAE3、4明显。相关性分析中,MCAE3与Hb A1c有着显着的相关性（p<0.001）,相关程度高于瞬时频率值（r=0.227）,MCAE3以计算序列复杂度的形式体现了不同生理状态下脉搏信号差异性。通过上述研究,本文实现以无创方式获取人体脉搏信号,采用EEMD的方式进行预处理,所得波形和原信号相关性0.979,保证信号中CT、PPI两个同步时间序列准确提取。两组人群在MCAE3、4时不同人群熵值相差0.33,表现出明显差异性（p<0.001）,且与人体血糖含量呈显着负相关关系（r=-0.399）,多元线性回归分析表明,熵值中Hb A1c系数为0.093,相比在瞬时频率中系数0.028,所占比重影响更大,本研究对于应用熵理论分析人体生理信号提供了重要的参考价值。
李明月[7]（2021）在《基于延迟脉冲效应的复杂网络同步控制及分析》文中认为随着计算机科学和工程技术的迅速发展,一种包含了非线性系统、控制理论、图论、生物学、物理以及数学等多学科交叉的复杂系统,受到越来越多学者的关注.大量复杂、数据庞大的系统摆在人们面前,因此为了方便我们研究和分析,可以把所有的复杂动力系统抽象成由多个节点按一定拓扑结构耦合形成的大规模动态系统.神经网络作为一种特殊的复杂网络也已成为科学领域中重要的研究课题.同步行为是复杂网络的一种重要的集群行为,也是一种重要的动力学特性,它普遍存在于各类复杂系统中.在网络同步研究的发展过程中,很多学者采用了不同的研究方法和手段,然而在这些控制方法中,由于脉冲控制的安全性、高效性、节能性等优势,已经引起越来越多学者的兴趣.在网络中,延迟是不可避免的,如信号传输、采样、控制器设计等都可能造成延迟的存在.重要的是,在脉冲控制器设计中,卷入延迟的脉冲更能准确地描述实际应用.脉冲在实际生活中即可能是有益的也可能是有害的,所以有必要分别从干扰和控制角度考虑延迟脉冲对复杂动力系统性能的影响.因此,对具有延迟脉冲效应的复杂延迟神经网络同步的研究是有意义和价值的.本文主要讨论了基于延迟脉冲效应的复杂神经网络的同步控制及分析.全文的主要工作包括以下内容:在第一章中,主要介绍了复杂网络、同步、延迟及延迟脉冲的研究背景以及研究意义,指出了延迟和脉冲对网络动力学行为的影响,并给出本文的主要结构.在第二章中,研究了在延迟脉冲控制下,具有延迟的复杂神经网络leaderfollowing同步问题.在充分考虑脉冲延迟影响的情况下,提出了卷入延迟脉冲的比较原理.应用脉冲控制理论、线性矩阵不等式（LMI）技术及比较原理导出了耦合延迟神经网络在延迟脉冲下同步的一些充分条件.最后通过数值实验和数值模拟说明了所得结果的有效性和优越性.在第三章中,考虑在延迟脉冲干扰下,耦合延迟复杂网络的leader-following同步问题.所研究的复杂网络延迟包括网络内部时变延迟和脉冲扰动延迟.主要利用延迟脉冲微分不等式、LMI技术及控制理论,导出了一些依赖于延迟的充分判据.同时,设计了一个合适的反馈控制器,通过所建立的LMI来实现网络的同步.我们研究的结果放宽了对脉冲间隔和脉冲强度的要求,并允许延迟脉冲和大尺度脉冲同时存在,降低了结果的保守性.最后通过数值实验和数值模拟说明了所得结果的有效性和优越性.在第四章中,研究了脉冲控制下,具有部分不可测状态的非线性系统的稳定性和具有不可测状态的复杂网络的滞后同步问题.本章利用转换矩阵法、扩维技术、及脉冲控制理论,充分考虑了部分不可测状态对系统的影响,给出了保证系统指数稳定和滞后同步的几个充分条件.该方法不仅允许系统存在不完全状态,而且放宽了对不可测状态个数的限制,在实际应用中具有更广泛的应用前景.最后给出了几个算例,并通过数值实验和数值模拟验证了主要结果的有效性和优越性.
许恢斌[8]（2021）在《基于熵理论与复杂网络分析法的时间序列分类研究》文中研究表明时间序列分析被广泛应用到应用数学、金融物理、生物信号分析、雷达、水生、通信、自动控制、机械振动、地震勘探、水文时间序列及空间天气预测等众多领域,它也一直是相关领域的前沿热点问题之一。真实时间序列的非线性性、随机信号的非平稳性一直以来都是困扰着相关研究领域广大科研人员的技术难题。研究者通常会选择局部线性化和简化为平稳随机问题的方式来处理这一困难,其结果当然不甚满意。正是基于这一现状,越来越多的研究者开始寻求新的研究视角、方法,去探索这些传统困难问题的新的解决途径。近年来,在众多用于研究非线性时间序列特征提取的新方法中,熵理论与网络科学分析法逐渐受到了越来越多学者的广泛关注。本文着重从熵理论和复杂网络分析视角开展了对非线性时间序列内在特征提取与分类的系列拓展性研究。熵作为刻画非线性时间序列非平稳性和复杂性一种测度指标,它既可以反映出时间序列隐藏的非线性动力学特征,也能够刻画出非线性时间序列的非平稳性和混乱程度。首先,选取生理信号中的脑电信号集为研究对象,本文通过计算相关信号的信息熵、样本熵、排列熵、模糊熵以及Hurst指数等数字特征,开展了对癫痫脑电的二分类研究;借助机器学习中的K近邻算法、决策树算法和SVM算法,开展了二分类结果的对比,数值实验结果表明,基于“信息熵、样本熵、排列熵、模糊熵以及Hurst指数”联合特征分类获得的准确率能够达到100%。其次,本文使用基本可视图、水平可视图以及改进分位图算法等新兴复杂网络分析法,将癫痫脑电数据集构造为伴生的复杂网络数据集,通过计算相关网络拓扑数字特征,开展特征提取,进而用与机器学习分类;数值实验结果表明:使用K近邻算法对五类癫痫数据进行分类准确率可达到98.4%,使用决策树可达100%,均高于文献报道的相关算法的准确率。本文提出的算法对于及时发现脑部疾病的隐藏信息辅助实现脑疾病的早预警、早发现和早治疗具有一定参考价值。此外,本文还探讨了相关算法的工业应用问题,将本文提出的改进分位图算法用于掺杂牛肉的光谱信号分类识别问题,同样取得了优于文献报道的相关掺杂牛肉检测算法的灵敏度,相关算法具有较高的工业应用价值。最后,本文还基于MATLAB设计了一个嵌入本文主要算法的GUI软件,该软件具备快捷的数据分类分析功能,为相关场景的算法应用提供了工具借鉴。
刘玲[9]（2021）在《几类带有切换的复杂动力网络的簇同步控制与状态估计》文中指出当今时代是与网络息息相关的,从因特网、交通网络、电网、社交网到神经网络,网络无处不在且结构复杂.作为自然领域中的热点研究课题之一,复杂动力网络在诸如经济、生物、工程等领域有着广泛应用.同步是网络典型的集群行为之一,复杂动力网络的同步研究自然引起了学者们的大量关注,并得到了关于复杂动力网络同步问题的丰硕成果.目前,复杂动力网络的同步研究对象主要是静态网络,即网络的拓扑结构和耦合权重都是确定且不变的.然而,在许多真实的网络中,由于实际系统零件的老化和损坏、外界环境的突变等因素,网络的拓扑结构和耦合权重往往是变化的.这意味着,用单一的系统来模拟网络中的节点特征并不准确,因而将切换系统的思想引入到复杂动力网络中并研究具有切换的复杂动力网络的动力学特性是非常有意义的.此外,并不是所有的完全同步都是有利于人类的,而簇同步是一种极其重要的同步方式,是自然界中常见的非线性现象.因此,从理论上研究簇同步的动力学机理是相当重要的,且探索有效的分析方法以研究具有切换的复杂动力网络的簇同步问题不仅具有理论意义,更具有实际应用价值.本文利用广义Ito公式、Lyapunov函数法、稳定性理论等对具有高低频切换信号的时滞切换系统进行稳定性分析,以得到其全局均方指数稳定性和镇定准则;采用牵制控制策略、动态事件触发机制、线性矩阵不等式、切换系统理论、图论等对几类具有切换的复杂动力网络进行簇同步控制分析与设计,以得到网络的渐近簇同步、有限时间簇同步、给定时间簇同步准则及切换律、控制器更新律等;综合应用非周期抽样策略、事件触发机制、随机微分方程理论,设计网络的状态估计器,以得到网络估计误差有限时间有界准则.本文丰富了切换系统稳定性与复杂动力网络同步控制理论,可解决具有切换的复杂动力网络的簇同步控制等关键问题.本文的主要研究内容和创新点如下:（1）研究了一类具有高低频切换信号和Levy噪声的切换系统的稳定性和镇定问题.应用切换系统理论和数学归纳法,得到了依赖于部分切换信号的具有不确定性的切换系统的全局均方指数稳定与镇定准则.不同于已有的驻留时间法和平均驻留时间法,具有高低频切换信号的系统中的切换律依赖于部分驻留时间.基于部分驻留时间法,具有高低频切换信号的系统即使在某些时间段具有一些高频切换信号,只要切换信号在部分驻留时间满足某些特定条件,该系统仍然是均方指数稳定的.（2）建立了具有切换的复杂动力网络模型.针对该网络模型,研究了基于动态事件触发机制下的复杂动力网络的簇同步控制问题.此外,从数学的角度证明了,在一定条件下,动态事件触发机制的引入在节约网络通信资源方面优于静态事件触发机制的引入.并应用分段连续Lyapunov函数法和切换系统理论,设计了合适的牵制控制器,得到了确保该网络渐近簇同步的充分条件和控制更新律.所得到的结论可以进一步推广到更一般的具有切换的复杂动力网络中.（3）考虑了控制器与具有切换的复杂动力网络往往并不是同时切换的因素,研究了一类具有异步切换和多比例时滞的复杂动力网络的有限时间簇同步问题.应用平均驻留时间法和参数变换,导出了确保该复杂动力网络有限时间簇同步的准则.所得结论进一步丰富了具有比例时滞的系统的同步控制理论.（4）针对实际控制系统中必须在一定的时间内完成任务的需求,探究了具有切换和不确定性的复杂动力网络的给定时间簇同步问题.结合矩阵分解法和多Lyapunov函数法,分析了具有非线性耦合和耦合矩阵非对称的复杂动力网络的给定时间簇同步控制问题,并导出了确保该网络给定时间簇同步准则,其设定时间是提前给出的,即既不依赖于系统初值条件也不依赖于系统参数.此外,给出了确保切换系统给定时间稳定的条件,所用的方法可以应用到其它系统的给定时间控制问题中.（5）研究了一类复杂动力网络的状态估计问题.提出了有限时间p方意义下有界的概念,为具有随机参数的时滞复杂动力网络设计了合适的状态估计器.结合了非周期抽样策略和事件触发机制,应用随机微分方程分析技巧和动力系统的稳定性理论,得到了确保估计误差系统在给定常数下有限时间有界的充分条件.所得结论可以拓展到具有切换的复杂动力网络中.
徐荣霞[10]（2020）在《基于磁流变阻尼器的1/4车辆半主动悬架系统混合控制策略研究》文中进行了进一步梳理随着社会、科学技术进步及汽车行业的迅速发展,人们对汽车性能的追求越来越高,作为车辆行驶系统的重要组成部分之一,悬架系统性能好坏会对乘坐舒适性、操纵稳定性及行驶安全性造成直接影响。传统的被动悬架通过弹簧和阻尼元件共同作用改善车辆振动,但其结构参数固定不可变,减振效果受到限制;半主动悬架可以通过控制算法改变悬架阻尼或刚度系数,控制输出阻尼力,从而控制悬架性能,具有良好的减振效果,且与主动悬架相比,半主动悬架结构简单、耗能低、成本低。采用磁流变阻尼器（MRD）的半主动悬架性能优良,能达到与主动悬架系统性能相近的减振效果,且具有耗能低、响应速度快、输出阻尼力大、可调范围广且顺逆可调等优点,因此有重要的应用价值。建立能准确描述磁流变阻尼器力学性能的数学模型和设计半主动悬架控制策略是磁流变半主动悬架系统研究的两个核心问题,本文针对这两个问题建立悬架系统模型并进行数值仿真分析开展研究,主要工作内容如下:（1）介绍磁流变阻尼器的工作原理及工作模式,叙述磁流变阻尼器不同的力学模型及各模型的特点。利用INSTRON实验系统对课题组已有的MRD进行试验测试,分析其速度特性和示功特性,选择改进的双曲正切模型作为本次研究中MRD的数学模型,采用遗传算法进行参数辨识,并将仿真结果和试验值进行对比,结果表明,参数辨识得到的模型能很好地描述MRD的力学特性。（2）建立路面输入模型和1/4车辆半主动悬架模型,并确立系统状态方程,选择车身加速度、悬架动行程及轮胎动位移作为悬架性能的评价指标,分析悬架参数对悬架传递特性的影响。（3）设计模糊控制器及模糊PID控制器,并通过设计合理的模糊规则控制磁流变阻尼器的输入电流,从而控制阻尼器的输出阻尼力,最终实现控制悬架减振的作用,并在MATLAB/Simulink环境下进行建模仿真,结果验证了这两种控制方法均具有效性,且模糊PID控制效果更好。同时针对模糊控制规则制定具有依赖性和主观性,规则制定过程复杂且调试繁琐的缺点,提出一种模糊LQG控制策略,通过对比分析验证该方法与模糊控制和模糊PID控制相比具有更好的减振效果,在随机路面行驶时,车身加速度均方根值较被动悬架减小43.83%,具有更好的车辆平顺性及行驶安全性。
二、由非线性动力学的方法看人体现象的复杂性（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、由非线性动力学的方法看人体现象的复杂性（论文提纲范文）
（1）基于黄酒发酵过程的建模与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 发酵模型国内外研究现状 |
| 1.2.2 蚁狮算法研究现状 |
| 1.2.3 饮料酒酸化的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 基于莱维飞行和柯西变异的蚁狮算法改进 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 经典蚁狮算法 |
| 2.2.1 蚁狮算法来源 |
| 2.2.2 蚁狮算法的基本原理 |
| 2.2.3 蚁狮算法流程 |
| 2.2.4 蚁狮算法的时间复杂性分析 |
| 2.3 蚁狮算法的改进 |
| 2.3.1 Logistic混沌映射 |
| 2.3.2 Levy飞行策略 |
| 2.3.3 柯西变策略 |
| 2.3.4 改进蚁狮算法流程 |
| 2.4 基于测试函数的仿真及分析 |
| 2.4.1 改进蚁狮算法全局寻优能力和稳定性比较 |
| 2.4.2 改进蚁狮算法收敛性比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进蚁狮算法在黄酒发酵模型中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 黄酒双边发酵模型 |
| 3.2.1 发酵过程的特点 |
| 3.2.2 双边发酵过程的模型结构 |
| 3.3 改进蚁狮算法在黄酒发酵过程模型的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于黄酒三边发酵理论的动力学模型建立 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 发酵过程酸化问题的分析 |
| 4.2.1 酸败的原因 |
| 4.2.2 研究酸化过程的重要性 |
| 4.3 建立同时糖化、发酵和酸化的三边发酵模型 |
| 4.3.1 发酵动力学方程概述 |
| 4.3.2 黄酒酸化过程的研究 |
| 4.3.3 Monod方程建立三边发酵模型 |
| 4.3.4 偏最小二乘法(PLS)建立三边发酵模型 |
| 4.4 混合模型 |
| 4.4.1 发酵实验环境 |
| 4.4.2 发酵仿真实验 |
| 4.4.3 不同温度下模型仿真参数取值 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 黄酒发酵数据采集与控制系统的设计与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统设计的目的和意义 |
| 5.3 系统的设计与实现 |
| 5.3.1 系统环境设计 |
| 5.3.2 系统功能 |
| 5.3.3 系统框架结构 |
| 5.4 发酵采集与控制系统的实际应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 论文工作小结 |
| 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（2）多轴应急救援车辆主动悬架系统的控制策略研究（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 油气悬架的应用和研究现状 |
| 1.2.1 油气悬架的应用现状 |
| 1.2.2 油气悬架的研究现状 |
| 1.3 主动悬架控制策略的研究现状 |
| 1.3.1 主动悬架的应用现状 |
| 1.3.2 经典天棚阻尼控制策略 |
| 1.3.3 基于线性模型的控制策略 |
| 1.3.4 基于非线性不确定模型的控制策略 |
| 1.4 主动悬架与全轮转向系统集成控制策略的研究现状 |
| 1.4.1 主动悬架和转向系统集成控制策略的研究现状 |
| 1.4.2 多轴车辆全轮转向控制策略的研究现状 |
| 1.5 现有研究中存在的主要问题 |
| 1.6 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 1.6.1 主要研究内容 |
| 1.6.2 章节安排 |
| 第2章 互联式油气悬架系统的非线性建模和特性研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 整车互联式油气悬架系统非线性建模 |
| 2.2.1 油气弹簧主要单元的数学模型 |
| 2.2.2 互联式油气弹簧的数学模型 |
| 2.2.3 二自由度油气悬架系统的数学模型 |
| 2.2.4 整车九自由度油气悬架系统的数学模型 |
| 2.3 互联式油气弹簧和整车互联式油气悬架系统特性分析 |
| 2.3.1 互联式油气弹簧的刚度特性和阻尼特性分析 |
| 2.3.2 刚度和阻尼参数对整车行驶平顺性的影响 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于自抗扰技术的主动悬架系统非线性控制策略研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 整车主动悬架系统非线性建模与运动解耦 |
| 3.2.1 整车九自由度非线性不确定主动悬架系统模型 |
| 3.2.2 车身运动解耦 |
| 3.2.3 悬架系统的性能评估 |
| 3.3 基于非线性ESO的有限时间稳定输出反馈控制器设计 |
| 3.3.1 系统假设和几何齐次性理论相关引理 |
| 3.3.2 垂向运动有限时间稳定输出反馈控制器设计及稳定性证明 |
| 3.3.3 俯仰运动有限时间稳定输出反馈控制器设计 |
| 3.3.4 侧倾运动有限时间稳定输出反馈控制器设计 |
| 3.3.5 零动态稳定性分析及主动悬架系统的约束性能 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.4.1 拱形路面输入 |
| 3.4.2 随机路面输入 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于位移控制的主动悬架系统控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 整车行驶平顺性控制思路 |
| 4.3 基于位姿偏差的主环控制器设计 |
| 4.4 考虑输出信号离散性的子环控制器设计 |
| 4.4.1 电液伺服作动器系统建模 |
| 4.4.2 NLSDESO及补偿控制器设计 |
| 4.4.3 NLSDESO的收敛性证明 |
| 4.4.4 电液伺服作动器混合系统的闭环系统稳定性证明 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.5.1 不同控制增益下的仿真结果 |
| 4.5.2 不同采样周期下的仿真结果 |
| 4.5.3 不同控制方法下的仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 多轴车辆主动悬架与全轮转向系统协调控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 主动悬架与全轮转向系统耦合动力学建模 |
| 5.2.1 主动悬架系统与转向系统的耦合机理分析 |
| 5.2.2 十一自由度非线性车辆模型 |
| 5.2.3 非线性Dugoff轮胎模型 |
| 5.3 全轮转向系统super-twisting滑模控制器设计 |
| 5.3.1 车辆操纵稳定性评价指标 |
| 5.3.2 有限时间稳定的相关引理 |
| 5.3.3 理想参考模型 |
| 5.3.4 super-twisting滑模控制率设计及稳定性证明 |
| 5.3.5 仿真结果与分析 |
| 5.4 多轴车辆主动悬架与全轮转向系统协调控制器设计 |
| 5.4.1 协调控制的评价指标选取 |
| 5.4.2 协调控制器设计 |
| 5.4.3 仿真结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 整车主动悬架系统试验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 悬架单元试验平台搭建 |
| 6.3 液压作动器位置伺服控制试验结果分析 |
| 6.3.1 不同控制增益下的试验结果分析 |
| 6.3.2 不同采样周期下的试验结果分析 |
| 6.3.3 不同控制方法下的试验结果分析 |
| 6.4 整车试验平台搭建 |
| 6.5 实车道路试验结果分析 |
| 6.5.1 路障一下的试验结果分析 |
| 6.5.2 路障二下的试验结果分析 |
| 6.5.3 路障三下的试验结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 全文总结与展望 |
| 7.1 论文的主要工作 |
| 7.2 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 路面输入模型 |
| 附录A.1 拱形路面输入 |
| 附录A.2 随机路面输入 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（3）线性矩阵不等式在磁流变悬架上的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 汽车悬架的分类以及对比 |
| 1.1.3 磁流变半主动悬架的意义 |
| 1.2 磁流变液与磁流变阻尼器简介 |
| 1.2.1 磁流变液的研究发展现状 |
| 1.2.2 MRD的典型结构以及工作模式 |
| 1.2.3 磁流变技术的研究发展现状 |
| 1.3 MRD的应用研究现状 |
| 1.3.1 MRD在车辆悬架上的应用 |
| 1.3.2 MRD在建筑领域的应用 |
| 1.4 MRD的力学模型 |
| 1.5 磁流变半主动悬架控制策略的研究进展 |
| 1.5.1 经典控制策略 |
| 1.5.2 现代控制策略 |
| 1.5.3 智能控制策略 |
| 1.6 本文的主要研究内容 |
| 第二章 MRD力学性能试验及力学建模 |
| 2.1 MRD力学性能测试 |
| 2.2 MRD的可调Sigmoid模型 |
| 2.2.1 可调Sigmoid模型的建立 |
| 2.2.2 可调Sigmoid模型的参数辨识 |
| 2.3 可调Sigmiod模型的逆模型的设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 车辆半主动悬架系统建模与动力学分析 |
| 3.1 车辆半主动悬架系统建模 |
| 3.1.1 三自由度半主动悬架1/4 模型 |
| 3.1.2 六自由度车-椅-人动力学模型 |
| 3.1.3 1/4车辆模型及参考模型的建立 |
| 3.2 路面输入模型 |
| 3.2.1 随机路面激励 |
| 3.2.2 冲击路面输入模型 |
| 3.3 六自由度车-椅-人动力学模型及动力学分析 |
| 3.4 不同车速对六自由度车-椅-人动力学模型系统的影响 |
| 3.5 本章小节 |
| 第四章 线性矩阵不等式在磁流变悬架上的应用 |
| 4.1 非确定结构参数的H∞控制 |
| 4.1.1 非确定结构参数的H∞控制策略的设计 |
| 4.1.2 非确定结构参数的H∞控制策略的效果 |
| 4.2 干扰抑制控制 |
| 4.2.1 干扰抑制控制策略的设计 |
| 4.2.2 干扰抑制控制策略的效果 |
| 4.2.3 不同参数对于干扰抑制控制策略的效果影响 |
| 4.2.4 干扰抑制控制策略抗干扰效果分析 |
| 4.3 两种控制策略仿真结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 参考文献 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）基于多生理信号动力学特征分析的抑郁状态检测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 抑郁症患者心电特征研究 |
| 1.2.2 抑郁症患者脑电特征研究 |
| 1.2.3 基于生理信号的抑郁识别 |
| 1.2.4 问题分析与立题依据 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 |
| 1.3.1 课题来源与主要研究内容 |
| 1.3.2 论文的主要创新点 |
| 1.4 论文的组织架构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 抑郁症患者多生理信号采集实验 |
| 2.1 实验目的 |
| 2.2 实验准备 |
| 2.2.1 信号选择 |
| 2.2.2 被试选择 |
| 2.2.3 实验设备与参数设置 |
| 2.3 实验流程 |
| 2.3.1 被试基本信息采集 |
| 2.3.2 实验数据采集 |
| 2.4 数据库建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 抑郁症患者的心肺耦合状态研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 实验数据 |
| 3.2.2 心电和呼吸信号预处理 |
| 3.2.3 心肺系统特征提取 |
| 3.2.4 替代数据分析 |
| 3.2.5 统计学分析 |
| 3.3 实验结果 |
| 3.3.1 心肺耦合在不同抑郁分组之间的差异性分析 |
| 3.3.2 心肺耦合与抑郁程度的相关性分析 |
| 3.3.3 替代数据和差值数据分析 |
| 3.4 抑郁症患者心肺耦合结果的生理学讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 抑郁症患者的前额叶脑电复杂度研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 实验数据 |
| 4.2.2 脑电数据预处理 |
| 4.2.3 脑电复杂度特征提取 |
| 4.2.4 统计学分析 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 脑电复杂度在不同组别之间的差异性分析 |
| 4.3.2 脑电复杂度与抑郁打分之间的相关性分析 |
| 4.4 抑郁脑电复杂度分析结果的生理学讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 抑郁症患者的前额叶脑电不对称性研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法 |
| 5.2.1 实验数据 |
| 5.2.2 脑电数据预处理 |
| 5.2.3 脑电不对称性特征提取 |
| 5.2.4 统计学分析 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 抑郁脑电不对称性分析结果的生理学讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于多生理信号融合与机器学习的抑郁状态检测 |
| 6.1 分类器 |
| 6.1.1 随机森林 |
| 6.1.2 支持向量机 |
| 6.1.3 K-最近邻 |
| 6.2 不同类型指标的抑郁识别性能评估 |
| 6.2.1 心肺系统指标的抑郁识别性能 |
| 6.2.2 脑电各波段指标的抑郁识别性能 |
| 6.3 基于多生理信号融合的抑郁状态检测 |
| 6.3.1 模型构建流程 |
| 6.3.2 基于特征融合的抑郁识别 |
| 6.3.3 基于基尼指数的特征筛选 |
| 6.3.4 基于筛选特征集的抑郁识别 |
| 6.4 单信号指标分类性能与多信号融合识别结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间取得的成果与参与的研究项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）基于积分均值模式分解的心电信号重建和心率变异性分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究意义 |
| 1.2 ECG信号重建及HRV分析国内外研究现状 |
| 1.2.1 ECG信号及HRV基础 |
| 1.2.2 ECG信号重建国内外研究现状 |
| 1.2.3 HRV分析国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究问题及内容安排 |
| 第二章 积分均值模态分解 |
| 2.1 积分均值模态分解(Integral Mean Mode Decomposition,IMMD)的提出 |
| 2.1.1 IMMD方法 |
| 2.1.2 筛选停止准则 |
| 2.1.3 数据端点处理方法 |
| 2.2 IMMD方法分解正交性研究 |
| 2.2.1 IMFj与 r_j正交证明 |
| 2.2.3 IMFj与 IMFk正交证明 |
| 2.3 IMMD的多分辨率特性分析 |
| 2.3.1 一个随机高斯白噪声样本数值实验 |
| 2.3.2 5000 个高斯白噪声样本数值统计实验 |
| 2.4 IMMD正交分解及缓解模态混合实验 |
| 2.4.1 线性调频信号的分解 |
| 2.4.2 调频、调幅信号的分解 |
| 2.4.3 双音信号集合的分解 |
| 2.4.4 三音信号的分解 |
| 2.5 IMMD与现有分解方法的分解性能比较实验 |
| 2.5.1 GSTA数据 |
| 2.5.2 ECG数据 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 IMMD分解结合心动物理特征识别IMF的 ECG重建方法 |
| 3.1 心动周期识别IMF重建ECG可行性 |
| 3.1.1 ECG模态分量心动周期特征 |
| 3.1.2 ECG模态分量心动周期特征验证 |
| 3.2 IMMD结合心动周期识别IMF重建ECG方法 |
| 3.2.1 含噪ECG模型 |
| 3.2.2 ECG重建方法 |
| 3.2.3 重建方法总结与简化 |
| 3.3 重建ECG方法性能对比实验 |
| 3.3.1 1 例含噪ECG重建实验 |
| 3.3.2 47 例含噪ECG重建统计实验 |
| 3.4 方法局限性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于R波识别的HRV数据抽取 |
| 4.1 R波检测方法 |
| 4.1.1 基于ECG信号香农能量包络的R波检测方法 |
| 4.1.2 基于QRS特征波Hilbert能量包络的R波检测方法 |
| 4.1.3 基于Hilbert能量和香农能量的R波检测方法及HRV数据抽取 |
| 4.2 Q、S特征波检测方法 |
| 4.3 数据集实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自适应多尺度熵分析HRV复杂性方法研究 |
| 5.1 AMSE方法原理 |
| 5.1.1 Samp En方法原理 |
| 5.1.2 MSE方法原理 |
| 5.1.3 AMSE方法原理 |
| 5.2 白噪声、1/f噪声复杂性的MSE和 AMSE分析 |
| 5.3 MSE和 AMSE对比分析不同病理HRV数据复杂性实验 |
| 5.3.1 MSE结果及分析 |
| 5.3.2 AMSE结果及分析 |
| 5.4 IMF样本熵分析方法及不同病理HRV数据实验 |
| 5.4.1 白噪声、1/f噪声的IMFSE |
| 5.4.2 IMFSE分析不同病理HRV数据实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士(硕士)期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于多尺度交叉近似熵的脉搏信号分析方法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 脉搏信号及熵的理论分析与研究 |
| 2.1 脉搏信号的形成机理及其特征 |
| 2.2 熵的理论分析与研究 |
| 2.2.1 样本熵算法及其理论研究 |
| 2.2.2 多尺度熵算法及其理论研究 |
| 2.2.3 多尺度交叉近似熵算法及其理论研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 脉搏信号预处理、特征提取及熵特征参数选取 |
| 3.1 脉搏信号预处理 |
| 3.1.1 脉搏信号EMD预处理 |
| 3.1.2 脉搏信号EEMD预处理 |
| 3.1.3 脉搏信号预处理结果对比 |
| 3.2 脉搏信号特征提取 |
| 3.3 熵特征参数选取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 熵算法在脉搏信号中的分析研究 |
| 4.1 数据采集标准及分析 |
| 4.2 样本熵脉搏信号分析 |
| 4.3 多尺度熵脉搏信号分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 脉搏信号实验研究方法对比 |
| 5.1 多尺度交叉近似熵在脉搏信号分析中的应用 |
| 5.2 瞬时频率在脉搏信号分析中的应用 |
| 5.3 实验对比分析 |
| 5.3.1 受试人群参数的差异性分析 |
| 5.3.2 受试人群参数的相关性分析 |
| 5.3.3 受试人群参数的多元线性回归分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（7）基于延迟脉冲效应的复杂网络同步控制及分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究领域简介 |
| 1.2.1 复杂网络概述 |
| 1.2.2 网络同步概述 |
| 1.2.3 脉冲系统及延迟脉冲概述 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 延迟神经网络的leader-following同步: 延迟脉冲控制 |
| 2.1 系统模型与预备知识 |
| 2.2 基于延迟脉冲控制的耦合延迟神经网络leader-following同步 |
| 2.3 数值实验与数值模拟 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 延迟神经网络的同步控制及鲁棒性分析:延迟脉冲干扰 |
| 3.1 系统模型与预备知识 |
| 3.2 延迟脉冲扰动下复杂网络的leader-following同步 |
| 3.3 数值实验与数值模拟 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 具有部分不可测状态的复杂系统的脉冲控制 |
| 4.1 具有部分不可测状态的非线性系统的指数稳定性:脉冲控制 |
| 4.1.1 系统模型与预备知识 |
| 4.1.2 具有不可测状态的非线性系统的指数稳定性 |
| 4.1.3 数值实验与数值模拟 |
| 4.2 具有部分不可测状态的神经网络的滞后同步:延迟脉冲控制 |
| 4.2.1 系统模型与预备知识 |
| 4.2.2 具有不可测状态的神经网络的滞后同步 |
| 4.2.3 数值实验与数值模拟 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的主要论文 |
| 致谢 |
（8）基于熵理论与复杂网络分析法的时间序列分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 本文安排 |
| 2 熵理论与复杂网络简介 |
| 2.1 非线性时间序列的熵理论 |
| 2.2 复杂网络基本理论 |
| 2.3 常见时间序列的伴生网络构建算法研究进展 |
| 2.3.1 可视图方法 |
| 2.3.2 邻近方法 |
| 2.3.3 概率转移方法 |
| 2.4 复杂网络基本数字特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于熵理论的单一特征与多特征融合癫痫脑电分类研究 |
| 3.1 研究现状 |
| 3.2 数据集介绍 |
| 3.3 特征提取算法介绍 |
| 3.3.1 近似熵 |
| 3.3.2 样本熵 |
| 3.3.3 排列熵 |
| 3.3.4 模糊熵 |
| 3.3.5 Hurst指数 |
| 3.4 常用机器学习算法简介 |
| 3.4.1 K近邻算法 |
| 3.4.2 决策树 |
| 3.4.3 支持向量机 |
| 3.5 基于熵理论的单一特征与多特征融合癫痫脑电分类研究 |
| 3.5.1 基于近似熵的分类 |
| 3.5.2 基于样本熵的分类 |
| 3.5.3 基于排列熵的分类 |
| 3.5.4 基于模糊熵的分类 |
| 3.5.5 基于Hurst指数的分类 |
| 3.5.6 基于多特征融合设计的分类 |
| 3.6 实验结果分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于复杂网络分析法的癫痫脑电分类研究 |
| 4.1 基于自然可视图的癫痫脑电分析 |
| 4.2 基于水平可视图的癫痫脑电分析 |
| 4.3 改进的分位图算法及其在癫痫脑电分析中的应用 |
| 4.4 基于改进分位图算法的癫痫脑电分类研究 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于光谱信号分位图网络分析法的牛肉质量检测研究 |
| 5.1 背景研究 |
| 5.2 基于分位图光谱信号分析的食品质量检测 |
| 5.2.1 分位图法算法原理及计算流程 |
| 5.2.2 数据对象、来源及具体分析结果 |
| 5.3 结论与展望 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于分位图及其改进算法的非线性时间序列分类软件设计 |
| 6.1 软件需求分析 |
| 6.2 软件框架 |
| 6.3 算法流程 |
| 6.4 软件功能 |
| 6.4.1 用户界面 |
| 6.4.2 算法选择和算法演示模块 |
| 6.4.3 数据导入模块 |
| 6.4.4 功能选择模块 |
| 6.4.5 结果显示模块 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）几类带有切换的复杂动力网络的簇同步控制与状态估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 具有切换的复杂动力网络的研究背景、目的和意义 |
| 1.2 切换复杂动力网络的研究进展 |
| 1.2.1 切换系统的研究进展 |
| 1.2.2 切换复杂动力网络的同步与簇同步的研究进展 |
| 1.3 本文的主要研究工作和创新点 |
| 1.4 符号说明 |
| 第二章 带有Levy噪声和不确定性的时滞切换系统的稳定性与镇定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 带有Levy噪声和不确定性的时滞切换系统模型描述 |
| 2.3 全局均方指数稳定性与镇定方法 |
| 2.3.1 全局均方指数稳定 |
| 2.3.2 全局均方指数镇定 |
| 2.4 仿真实例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于动态事件触发机制的切换复杂动力网络的簇同步控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于动态事件触发机制的切换复杂动力网络模型描述 |
| 3.3 基于动态事件触发机制的簇同步控制 |
| 3.3.1 动态事件触发机制和牵制控制器 |
| 3.3.2 簇同步控制分析 |
| 3.3.3 触发间隔最小值的存在性 |
| 3.4 仿真实例 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 带有异步切换和比例时滞的复杂动力网络的有限时间簇同步控制. |
| 4.1 引言 |
| 4.2 带有异步切换和多比例时滞的切换复杂动力网络模型描述 |
| 4.3 牵制控制下有限时间簇同步 |
| 4.4 仿真实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 带有不确定性的切换复杂动力网络的给定时间簇同步控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 带有不确定性的切换复杂动力网络模型描述 |
| 5.3 给定时间簇同步 |
| 5.4 仿真实例 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 带有随机参数和时滞的复杂动力网络的有限时间状态估计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 带有随机参数的时滞复杂动力网络模型描述 |
| 6.3 非周期采样和事件触发机制下的有限时间状态估计 |
| 6.3.1 均方意义下有限时间有界 |
| 6.3.2 p方意义下有限时间有界 |
| 6.4 仿真实例 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目和获得的荣誉奖励 |
| 致谢 |
（10）基于磁流变阻尼器的1/4车辆半主动悬架系统混合控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 磁流变液的特性 |
| 1.2.1 磁流变液 |
| 1.2.2 磁流变液的流变特性 |
| 1.2.3 磁流变阻尼器的工作原理 |
| 1.2.4 磁流变阻尼器的工作模式 |
| 1.3 磁流变半主动悬架系统研究现状 |
| 1.3.1 悬架系统研究概述 |
| 1.3.2 国内外磁流变半主动悬架研究现状 |
| 1.4 磁流变半主动悬架控制策略研究概述 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第二章 磁流变阻尼器力学模型 |
| 2.1 MRD的力学模型 |
| 2.1.1 伪静力模型 |
| 2.1.2 参数模型 |
| 2.1.3 非参数模型 |
| 2.2 MRD的动力特性实验 |
| 2.3 改进的双曲正切模型参数辨识 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 1/4车辆半主动悬架系统动力学模型建立及分析 |
| 3.1 悬架系统性能评价指标 |
| 3.2 路面输入模型 |
| 3.2.1 基于有理函数的白噪声生成法 |
| 3.2.2 滤波白噪声生成法 |
| 3.2.3 积分白噪声生成法 |
| 3.3 1/4车辆半主动悬架系统力学模型 |
| 3.4 悬架系数对减振效果的影响 |
| 3.4.1 悬架阻尼系数对减振效果的影响分析 |
| 3.4.2 刚度对减振效果的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 磁流变1/4车辆半主动悬架模糊控制策略研究 |
| 4.1 模糊控制策略 |
| 4.1.1 模糊控制基本思想 |
| 4.1.2 模糊控制原理 |
| 4.1.3 半主动悬架模糊控制器设计 |
| 4.2 模糊控制仿真结果分析 |
| 4.3 PID控制策略 |
| 4.3.1 PID控制基本思想 |
| 4.3.2 PID控制策略 |
| 4.4 模糊PID控制策略 |
| 4.4.1 模糊PID控制思想 |
| 4.4.2 模糊PID控制原理 |
| 4.4.3 模糊PID控制器设计 |
| 4.5 模糊PID控制仿真结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 磁流变1/4车辆半主动悬架模糊LQG控制策略研究 |
| 5.1 LQG控制策略 |
| 5.1.1 LQG控制算法 |
| 5.1.2 LQG半主动控制器设计 |
| 5.2 模糊LQG控制策略 |
| 5.2.1 模糊LQG半主动控制器 |
| 5.2.2 模糊LQG半主动控制器设计 |
| 5.3 模糊LQG控制仿真结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、由非线性动力学的方法看人体现象的复杂性（论文参考文献）
- [1]基于黄酒发酵过程的建模与优化研究[D]. 宗原. 江南大学, 2021(01)
- [2]多轴应急救援车辆主动悬架系统的控制策略研究[D]. 杜苗苗. 吉林大学, 2021(01)
- [3]线性矩阵不等式在磁流变悬架上的应用[D]. 黄庆生. 华东交通大学, 2021(01)
- [4]基于多生理信号动力学特征分析的抑郁状态检测[D]. 赵璐璐. 山东大学, 2021(11)
- [5]基于积分均值模式分解的心电信号重建和心率变异性分析研究[D]. 牛晓东. 中北大学, 2021(01)
- [6]基于多尺度交叉近似熵的脉搏信号分析方法及其应用[D]. 何艳茹. 北方民族大学, 2021(08)
- [7]基于延迟脉冲效应的复杂网络同步控制及分析[D]. 李明月. 山东师范大学, 2021(12)
- [8]基于熵理论与复杂网络分析法的时间序列分类研究[D]. 许恢斌. 武汉纺织大学, 2021(08)
- [9]几类带有切换的复杂动力网络的簇同步控制与状态估计[D]. 刘玲. 东华大学, 2021(01)
- [10]基于磁流变阻尼器的1/4车辆半主动悬架系统混合控制策略研究[D]. 徐荣霞. 华东交通大学, 2020(01)