Hệ thống phi tuyến là gì? Các công bố khoa học về Hệ thống phi tuyến
Hệ thống phi tuyến là một hệ thống trong đó mối quan hệ giữa biến số đầu vào và biến số đầu ra không theo một qui luật tuyến tính rõ ràng. Trong hệ thống phi tu...
Hệ thống phi tuyến là một hệ thống trong đó mối quan hệ giữa biến số đầu vào và biến số đầu ra không theo một qui luật tuyến tính rõ ràng. Trong hệ thống phi tuyến, đầu ra không tỉ lệ thuận với đầu vào và có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác nhau như non-linearity, giới hạn, sự tương tác giữa các yếu tố, hoặc sự phụ thuộc vào thời gian. Hệ thống phi tuyến thường rất phức tạp và khó để mô hình hóa và điều khiển. Các ví dụ về hệ thống phi tuyến bao gồm mạng nơ-ron nhân tạo, các hệ thống nhiệt động và các quá trình sinh học.
Hệ thống phi tuyến là một hệ thống không tuân theo quy tắc tuyến tính. Trong một hệ thống phi tuyến, đầu ra không chịu ảnh hưởng duy nhất từ các biến số đầu vào theo một cách đơn giản và nhất quán.
Một hệ thống phi tuyến có thể có một số đặc điểm sau:
1. Non-linearity: Hệ thống không tuân theo quy tắc tuyến tính và đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra không phải là một đường thẳng. Điều này có nghĩa là giá trị của đầu ra không tỉ lệ thuận với giá trị của đầu vào.
2. Giới hạn: Một hệ thống phi tuyến có thể có các biểu đồ đầu vào/đầu ra bị giới hạn. Điều này có nghĩa là đầu ra của hệ thống không thể vượt quá một giới hạn cụ thể hoặc có các điểm không xác định.
3. Sự tương tác: Trong một hệ thống phi tuyến, biến số đầu ra có thể bị ảnh hưởng bởi sự tương tác giữa các yếu tố. Điều này có nghĩa là biến số đầu ra mà chỉ dựa trên một biến số đầu vào không thể được xác định một cách đơn giản.
4. Phụ thuộc thời gian: Một số hệ thống phi tuyến có thể có đầu ra phụ thuộc vào thời gian hoặc lịch sử của các biến số đầu vào. Điều này có nghĩa là đầu ra hiện tại của hệ thống có thể phụ thuộc vào giá trị của đầu vào trong quá khứ.
Hệ thống phi tuyến có thể được mô hình hóa và điều khiển bằng các phương pháp phân tích toán học và kỹ thuật số phức tạp như mạng nơ-ron nhân tạo, hệ thống mờ, hệ thống công cụ nhận dạng, hoặc các phương pháp điều khiển phi tuyến.
Để hiểu rõ hơn về hệ thống phi tuyến, dưới đây là một số chi tiết cụ thể:
1. Non-linearity: Trong hệ thống phi tuyến, đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra không phải là một đường thẳng. Thay vào đó, nó có thể là các đường cong cong, đường cao hơn hoặc thậm chí không xác định. Điều này có nghĩa là biến đổi của đầu ra không tỉ lệ thuận với biến đổi của đầu vào theo cách đơn giản và nhất quán của các hệ thống tuyến tính.
2. Giới hạn: Một hệ thống phi tuyến có thể có các biểu đồ đầu vào/đầu ra bị giới hạn. Điều này có nghĩa là đầu ra của hệ thống không thể vượt quá một khoảng giá trị cụ thể. Ví dụ, khi một hệ thống phi tuyến nhiệt độ đạt một ngưỡng nhiệt độ cao, nó có thể không thể tăng nhiệt độ lên cao hơn.
3. Sự tương tác: Trong một hệ thống phi tuyến, biến số đầu ra có thể bị ảnh hưởng bởi sự tương tác giữa các yếu tố hoặc biến số đầu vào khác nhau. Điều này có nghĩa là giá trị của biến số đầu ra không thể được dự đoán chỉ dựa trên một biến số đầu vào mà cần phải xem xét các yếu tố khác liên quan.
4. Phụ thuộc thời gian: Trong một số hệ thống phi tuyến, biến số đầu ra có thể phụ thuộc vào thời gian hoặc lịch sử của các biến số đầu vào. Điều này có nghĩa là đầu ra hiện tại của hệ thống không chỉ phụ thuộc vào giá trị của đầu vào hiện tại, mà còn phụ thuộc vào lịch sử các giá trị đầu vào trong quá khứ.
Để mô hình hóa và điều khiển hệ thống phi tuyến, có thể sử dụng các phương pháp phức tạp như mạng nơ-ron nhân tạo, hệ thống mờ, hệ thống công cụ nhận dạng hoặc các phương pháp điều khiển phi tuyến. Các phương pháp này cung cấp một cách để hiểu và ứng phó với tính phi tuyến của hệ thống.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "hệ thống phi tuyến":
Phản hồi giữa động lực học của thảm thực vật, quá trình hình thành đất và sự phát triển địa hình ảnh hưởng đến "vùng quan trọng" — bộ lọc sống của chu kỳ thủy văn, địa hóa, và chu trình đá/trầm tích của Trái đất. Đánh giá tầm quan trọng của những phản hồi này, đặc biệt rõ nét trong các hệ thống hạn chế nước, vẫn là một thách thức cơ bản xuyên ngành. Các "đảo trời" ở miền nam Arizona cung cấp một thí nghiệm tự nhiên được xác định rõ ràng liên quan đến những phản hồi này bởi vì lượng mưa trung bình hàng năm thay đổi đáng kể theo hệ số năm trên khoảng cách khoảng 10 km ở những khu vực có kiểu đá (đá granit) và lịch sử kiến tạo tương tự. Tại đây, chúng tôi tổng hợp dữ liệu phân bố không gian có độ phân giải cao về Chuyển đổi Năng lượng và Khối lượng Hiệu quả (EEMT: năng lượng có sẵn để điều khiển phong hoá đá gốc), sinh khối trên mặt đất, độ dày đất, độ dốc địa hình theo quy mô sườn đồi, và mật độ thoát nước trong hai dãy núi như vậy (Santa Catalina: SCM; Pinaleño: PM). Tồn tại sự tương quan mạnh giữa các biến thảm thực vật - đất - địa hình, biến đổi phi tuyến theo độ cao, vì vậy những phần thấp, khô, ấm của các dãy núi này được đặc trưng bởi sinh khối trên mặt đất tương đối thấp, đất mỏng, chất hữu cơ trong đất tối thiểu, dốc đứng, và mật độ thoát nước cao; ngược lại, ở độ cao cao hơn, mát mẻ, ẩm ướt hơn, có sinh khối cao hơn một cách hệ thống, đất dày hơn giàu chất hữu cơ, dốc hơn nhẹ nhàng, và mật độ thoát nước thấp hơn. Để kiểm tra xem các phản hồi eco-pedo-địa hình có điều khiển mô hình này hay không, chúng tôi đã phát triển một mô hình tiến hóa cảnh quan kết hợp quá trình hình thành đất và phát triển địa hình trên quy mô thời gian địa chất, với tốc độ phụ thuộc rõ rệt vào mật độ thảm thực vật. Mô hình tự tổ chức thành các trạng thái tương tự như đã quan sát ở SCM và PM. Kết quả của chúng tôi nhấn mạnh tầm quan trọng tiềm năng của các phản hồi eco-pedo-địa hình, trung gian bởi độ dày đất, trong các hệ thống hạn chế nước.
Mục đích của bài báo này là trình bày thiết kế điều khiển dựa trên quan sát với ứng dụng cho các bộ phản ứng sinh hóa liên tục. Để đạt được mục tiêu này, các mô hình bộ phản ứng sinh hóa hiện tượng đã được biểu diễn bằng các mô hình tuyến tính đã xác định cộng với các thành phần sai số mô hình chưa biết. Do đó, một bộ quan sát dựa trên bất định với cấu trúc đa thức có khả năng ước lượng sai số mô hình chưa biết của đại diện phản ứng đã được kết hợp với một bộ điều khiển đầu vào-đầu ra tuyến tính. Phương pháp đề xuất đã được đánh giá trong một quy trình sinh học khử sulfat và một quy trình lên men acetone-butanol-ethanol (ABE) để sản xuất butanol (nhiên liệu sinh học), dưới các chế độ liên tục. Các mô hình toán học đã được xác thực thực nghiệm đã được xem xét cho mục đích này. Một khung lý thuyết được trình bày để chứng minh sự ổn định vòng kín tương ứng của các hệ thống, và các mô phỏng số đã được thực hiện để xác nhận hiệu suất thỏa mãn của phương pháp đề xuất.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10