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
无转速计阶次分析是解决变转速故障诊断问题的有效方法,其关键在于提取时频脊线作为转轴瞬时频率。针对变转速工况下谐波减速器振动信号时频脊线误差大与故障特征阶次提取不准确的问题,提出一种子带平均Hoyer图(subband average Hoyergr...无转速计阶次分析是解决变转速故障诊断问题的有效方法,其关键在于提取时频脊线作为转轴瞬时频率。针对变转速工况下谐波减速器振动信号时频脊线误差大与故障特征阶次提取不准确的问题,提出一种子带平均Hoyer图(subband average Hoyergram,SAH)结合二阶同步提取变换(second order synchroextracting transform,SSET)的变转速谐波减速器故障诊断方法。该方法提出基于双树复小波包变换的SAH,根据最优频段设计带阻滤波器,滤除故障冲击成分所处共振频段;提出SAH-SSET结合快速路径优化算法的时频脊线提取方法,改善频率模糊现象,提取时频脊线进行阶次分析,进而根据包络阶次谱判断谐波减速器故障类型。通过400→1000 r/min→500 r/min先加速后减速过程的谐波减速器4种故障信号进行试验验证,所提方法时频脊线的均方根误差为0.0072,极接近于0,决定系数R^(2)为0.8960,较对比方法提升0.1785~0.3767,更趋近于1,故障特征阶次最大误差为1.19%,较对比方法减少3.63%~4.34%。结果表明,所提方法对变转速下谐波减速器具有良好的故障诊断能力。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。
文摘无转速计阶次分析是解决变转速故障诊断问题的有效方法,其关键在于提取时频脊线作为转轴瞬时频率。针对变转速工况下谐波减速器振动信号时频脊线误差大与故障特征阶次提取不准确的问题,提出一种子带平均Hoyer图(subband average Hoyergram,SAH)结合二阶同步提取变换(second order synchroextracting transform,SSET)的变转速谐波减速器故障诊断方法。该方法提出基于双树复小波包变换的SAH,根据最优频段设计带阻滤波器,滤除故障冲击成分所处共振频段;提出SAH-SSET结合快速路径优化算法的时频脊线提取方法,改善频率模糊现象,提取时频脊线进行阶次分析,进而根据包络阶次谱判断谐波减速器故障类型。通过400→1000 r/min→500 r/min先加速后减速过程的谐波减速器4种故障信号进行试验验证,所提方法时频脊线的均方根误差为0.0072,极接近于0,决定系数R^(2)为0.8960,较对比方法提升0.1785~0.3767,更趋近于1,故障特征阶次最大误差为1.19%,较对比方法减少3.63%~4.34%。结果表明,所提方法对变转速下谐波减速器具有良好的故障诊断能力。
