Previous studies show that, in quantum chaotic and integrable systems, the so-called out-of-time-ordered correlator(OTOC) generically behaves differently at long times, while, it may show similar early growth in one-b...Previous studies show that, in quantum chaotic and integrable systems, the so-called out-of-time-ordered correlator(OTOC) generically behaves differently at long times, while, it may show similar early growth in one-body systems. In this paper, by means of numerical simulations, it is shown that OTOC has similar early growth in two quantum many-body systems, one integrable and one chaotic.展开更多
针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维...针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维稀疏模型,然后将最小角回归算法用于稀疏系统辨识,并提出绝对角度停止准则,使算法经过少量的迭代即可获得模型的稀疏参数估计,并同时获得有效的时滞和阶次估计。结合辨识得到的受控自回归模型,引入一种基于指定相位点频率和增益的比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制器。数值仿真和平衡机器人的姿态控制仿真表明,该稀疏辨识算法在低数据量下具有较高的辨识精度,建立的模型具有较好的泛化性能,控制器具有良好的控制效果。展开更多
逆变器中死区时间会带来电流谐波和转矩脉动,从而导致感应电机出现明显振动并增加额外损耗。为减少逆变器死区效应带来的不利影响,提出一种基于高阶扩展状态观测器(high-order extended state observer,HO-ESO)的逆变器死区效应在线补...逆变器中死区时间会带来电流谐波和转矩脉动,从而导致感应电机出现明显振动并增加额外损耗。为减少逆变器死区效应带来的不利影响,提出一种基于高阶扩展状态观测器(high-order extended state observer,HO-ESO)的逆变器死区效应在线补偿方法。首先,对逆变器死区效应进行分析,推导出因死区效应而产生的d、q轴误差电压方程。接着,对传统的基于二阶ESO的死区效应补偿方法进行介绍和分析,由分析结果可知,该方法难以准确估计误差电压,从而导致补偿效果欠佳。进一步,设计一种HO-ESO对误差电压进行估计,并将其补偿到感应电机矢量控制系统中。最后,利用仿真和实验测试对所研究的死区效应补偿方法进行验证,并与传统的基于二阶ESO的死区效应补偿法进行对比。测试结果表明,相较于传统基于二阶ESO的死区效应补偿方法,所研究方法表现出更好的死区效应补偿性能。此外,所研究方法无需检测电流极性,易于实施。展开更多
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.11535011 and 11775210
文摘Previous studies show that, in quantum chaotic and integrable systems, the so-called out-of-time-ordered correlator(OTOC) generically behaves differently at long times, while, it may show similar early growth in one-body systems. In this paper, by means of numerical simulations, it is shown that OTOC has similar early growth in two quantum many-body systems, one integrable and one chaotic.
文摘针对过程复杂且结构未知的对象,在保证模型有效性的前提下,根据数据信息构建简单模型来简化控制器的求解是亟待解决的问题。以受控自回归模型为例,提出一种基于修正最小角回归算法的稀疏辨识方法。首先将系统模型转化为过参数化的高维稀疏模型,然后将最小角回归算法用于稀疏系统辨识,并提出绝对角度停止准则,使算法经过少量的迭代即可获得模型的稀疏参数估计,并同时获得有效的时滞和阶次估计。结合辨识得到的受控自回归模型,引入一种基于指定相位点频率和增益的比例-积分-微分(proportional integral derivative,PID)控制器。数值仿真和平衡机器人的姿态控制仿真表明,该稀疏辨识算法在低数据量下具有较高的辨识精度,建立的模型具有较好的泛化性能,控制器具有良好的控制效果。
文摘逆变器中死区时间会带来电流谐波和转矩脉动,从而导致感应电机出现明显振动并增加额外损耗。为减少逆变器死区效应带来的不利影响,提出一种基于高阶扩展状态观测器(high-order extended state observer,HO-ESO)的逆变器死区效应在线补偿方法。首先,对逆变器死区效应进行分析,推导出因死区效应而产生的d、q轴误差电压方程。接着,对传统的基于二阶ESO的死区效应补偿方法进行介绍和分析,由分析结果可知,该方法难以准确估计误差电压,从而导致补偿效果欠佳。进一步,设计一种HO-ESO对误差电压进行估计,并将其补偿到感应电机矢量控制系统中。最后,利用仿真和实验测试对所研究的死区效应补偿方法进行验证,并与传统的基于二阶ESO的死区效应补偿法进行对比。测试结果表明,相较于传统基于二阶ESO的死区效应补偿方法,所研究方法表现出更好的死区效应补偿性能。此外,所研究方法无需检测电流极性,易于实施。
