非线性垂直轴旋转机器的参数识别研究：基于降阶建模与数据同化的创新方法 学术背景 在现代工程中，非线性动力系统的建模是一个重要的研究领域。然而，这类系统往往涉及一些难以直接测量或估计的参数，且将所有相关物理现象纳入数学模型会大大增加计算成本。为了解决这一问题，混合孪生模型（Hybrid Twin）应运而生。混合孪生模型结合了系统的物理数学模型和从实际系统中收集的经验数据，通过数据同化技术提高了参数估计和系统行为预测的准确性和可靠性。此外，降阶模型（Reduced Order Model, ROM）的使用显著降低了整个过程的计算负担。 本研究聚焦于垂直轴旋转机器（Vertical Axis Rotating Machine, VARM）的参数识别问题。VARM是一类常见的旋转机器，其振动行为受到...

基于鲁棒模糊协作策略的随机多智能体系统全局一致性研究 学术背景 在自动化、机器人学、网络通信、智能交通系统及分布式决策等现代技术领域，多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）扮演着至关重要的角色。MAS通过多个智能体的协同努力，能够高效执行复杂任务并优化资源分配。然而，在复杂且充满不确定性的环境中，实现全局一致性（global consensus）是一个巨大的挑战。这些不确定性包括智能体自身的不确定性以及外部扰动，特别是在随机环境中，智能体的行为模式和不断变化的环境条件使得全局一致性的实现更加复杂和困难。 现有的控制策略主要包括基于模型和无模型两种方法。基于模型的方法，如鲁棒控制，依赖于精确的模型，但在实际应用中面临不确定性问题的限制。而无模型方法，如模糊控制，虽能有...

关于随机非线性时变系统有限时间稳定性和不稳定性定理的新成果 1. 研究背景与意义 稳定性理论是系统理论和工程应用中的核心内容，也是系统分析和综合中最基础的考虑之一。在稳定性理论中，最常用的两个概念是渐近稳定性（asymptotic stability）和有限时间稳定性（finite-time stability）。渐近稳定性描述了系统状态在时间趋于无穷时的行为，而有限时间稳定性则关注系统在有限时间内的瞬态性能。 许多工程问题中，有限时间稳定性相比渐近稳定性显得更为重要，例如在机器人操控的轨迹控制和水下飞行器的姿态控制等桥接性任务中，人们更加注重系统在有限时间内到达期望状态的能力。具有有限时间稳定性的系统不仅表现出更好的鲁棒性，而且具有更快的收敛速度。然而，目前已有的研究在有限时间稳定性方面仍...