一个双参数恒Lyapunov指数的超混沌系统及电路仿真

提出了一个四维自治超混沌系统,该系统含有两个参数.分析表明,随着参数的变化该系统呈现周期、伪周期、混沌和超混沌运动.在一定参数范围内,超混沌系统的4个Lyapunov指数保持恒定,不随参数的改变而改变.而且系统的两个正的Lyapunov指数都比较大,尤其是第2个Lyapunov指数较已有的超混沌系统都要大,因此,该系统具有更显著的超混沌特征.最后,设计了模拟电路,电路实验结果表明,在电路中分别呈现的周期、伪周期、混沌和超混沌特性与数值仿真完全一致.     

基于Lyapunov指数λ的混沌预测及其在水文中的应用

水文时间序列更具有随机性,但是否具有混沌性,能否用混沌预测原理进行预测,则需要引进Lyapunov指数λ进行判定。本文通过对山东小清河日径流的分析,计算出了小清河日径流序列的Lyapunov指数λ大于零,表明小清河的日径流量序列具有混沌性,可以用混沌原理进行预测;预测结果与实际观测值误差在允许范围之内,符合预测精度。     

神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

本文将改进后的神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断中,利用神经网络的高速并行性,联想记忆,容错性和自学习功能,使所建立的系统具有较高的推理速度和较强的类型识别能力。     

Lyapunov特性指数用于混沌判据

针对系统动力学行为相变量上的判别依据问题,将Lyapunov特性指数作为混沌判据,引入微弱信号混沌检测领域.详细阐述了用于微弱谐波信号混沌检测系统的Lyapunov特性指数的计算方法,给出了Lyapunov特性指数与待测微弱谐波信号幅值间的关系曲线以及系统相变前后的Lyapunov特性指数的时间演化曲线.仿真实验证明了该算法的有效性,与Melnikov方法相比,以Lyapunov特性指数作为混沌判据具有计算简单、判别准确的优点.     

基于小波变换的最大Lyapunov指数的计算方法

利用小波变换域上的分形滤波方法 ,结合一些具体问题的处理用于计算含噪混沌信号的最大Lyapunov指数 ,对Rossler和Lorenz模型进行了计算 ,结果表明在信噪比SNR >7lB时有比较好的效果。     

基于最大Lyapunov指数的公路沉降预测

根据混沌理论具有分析非线性动态系统混沌特性的特点,对公路路基沉降量相关时间序列进行了分析和研究.在相空间重构的基础上,利用C-C方法求嵌入时延与嵌入窗、G-P方法求嵌入维数;应用小数据量法计算公路沉降量相关时间序列的最大Lyapunov指数,并进行混沌特性分析,结果显示累积沉降量符合混沌特性.最后对短期沉降量进行了预测.     

基于最大Lyapunov指数的市场出清电价预测

应用相空间重构和最大Lyapunov指数的计算方法对市场出清电价序列特性进行判定。依据最大Lyapunov指数预报模式,构建基于一种新的出清电价预测模型。对某电力市场1999 01 01—1999 08 31的电价进行混沌时间序列判定,采用最大Lyapunov指数预报模型和AR（2）模型进行预测。研究结果表明:采用最大Lyapunov指数预报模型预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为7.234 7%,最大绝对误差率为17.017 5%;采用AR（2）模型预测预测所得市场出清电价预测值与实际值的平均绝对误差率为5.540 8%,最大绝对误差率为11.830 0%;总体上,最大Lyapunov指数预报模型预测结果的精度略比AR（2）模型预测结果的精度低,但绝对误差率大于6%的时点数少于AR（2）的预测数,这表明应用最大Lyapunov指数对出清电价进行预测具有可行性。     

基于Lyapunov指数的预报方法及在气象预报中的应用

介绍了混沌时间序列的Lyapunov指数预报分析方法，并应用混沌方法对气象预测时间序列进行处理，把其混沌特性应用于气象预报中。根据气象时间观测数据计算了重构相空间嵌入维数D2和Lyapunov指数。结合实际例子对Lyapunov指数预测方法进行了验证。     

基于小波分析确定离散动力系统的最大Lyapunov指数

通过计算小尺度小波变换模数的最大Lyapunov指数,得到离散动力系统的最大Lyapunov指数.结果表明,不同的变换尺度对计算结果影响不同,而选用不同的小波函数对计算结果影响不大.利用小尺度小波变换模数来计算最大Lyapunov指数能有效克服极强的大尺度噪声的干扰.     

一个三阶自治混沌电路的分析

对一个三阶自治电路进行了研究,建立了数学模型,并根据模型对其进行了仿真研究,分析形成混沌的过程。用分岔控制方法实现了混沌的控制,对受控系统做出了控制参数的系统分岔图,由分岔图可以得到控制到np的周期轨道的取值范围,在这些范围内适当选择数值,将电路系统控制到1p,2p等周期轨道,并且只需将系统的单个状态变量反馈到系统的一个子系统就可以达到控制的目标,在电路中比较容易实现。     

ITD与DLE相结合的模拟电路故障诊断

指向李雅普诺夫指数(directional Lyapunov exponent,DLE)描述了一个系统在相空间中平衡点附近的特征结构,它与系统参数之间有着直接联系,因而可用来实现对被测系统的故障诊断。但由于对其计算时要求输出相空间轨线在平衡点附近形成单涡结构,因而对激励信号形式提出了很高的要求。利用固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法,将任意混沌激励下的输出信号分解为一组单涡混沌信号,进而对各分量求解DLE曲线;并通过分析DLE曲线所反映的被测系统平衡点附近各个方向上平均发散速率大小的变化,实现对被测模拟电路系统的故障诊断。仿真结果表明,该方法可以有效地对被测系统平衡点附近结构进行分析,可应用于模拟电路的故障诊断之中。     

1/fα噪声对计算混沌动力系统最大Lyapunov指数的影响

最大Lyapunov指数是诊断和描述动力系统混沌的重要参数。本文在仿真计算的基础上,发现1/fα噪声对计算混沌动力系统最大Lyapunov指数具有显著影响。在同一噪声水平下,白噪声的影响最为显著,随功率谱指数α的增大,其影响逐渐减弱;随着噪声水平的增加,1/fα噪声对计算混沌动力系统最大Lyapunov指数的影响越显著。当α≥2.0时,在噪声水平为0.2的情况下,计算得到的最大Lyapunov指数的误差小于10%。     

时间序列的非线性测试及其应用

介绍了时间序列的非线性测试的方法,并应用于深圳股票综合指数这一时间序列,计算了它的潜在动力系统的最大李雅普诺夫指数,证明这一潜在系统具有非线性混沌行为．     

试论混沌和急动度之关系

三维相空间是混沌和急动度之间的重要联系纽带.猝变动力学为人们提供了一种新的思维方式.急动度是研究混沌流的有效工具.     

随机相位对一类Bonhoeffer-Van der pol系统的影响

研究一类Bonhoeffer-Van der Pol(BVP)系统,通过利用高斯白噪声作为随机相位来抑制系统混沌的产生,从而使系统从混沌状态转变到稳定的状态.利用计算机数值仿真,运用Khasminskii球面坐标变换和Wedig算法的扩展可计算出最大Lyapunov指数,通过判断最大Lyapunov指数的标准来刻画系统的动力学行为,说明系统呈混沌状态.同时,Poincaré截面、相图和时间历程图进一步也得到了相应的结论,这些结论呈一致性.     

参数驱动实现两个非耦合神经元完全同步与相位同步

讨论了利用外部混沌信号或神经元膜电压实现两个初始条件不同的非耦合Hindmarsh-Rose(HR)神经元的同步问题：利用外部混沌信号调制两个相同的非耦合HR神经元的某些参数，当刺激强度达到某一阈值时最大条件Lyapunov指数(LCLE)变负，两个系统可实现完全同步；利用混沌信号调制两个存在参数差的非耦合HR神经元的输入电流，当刺激强度达到某一阈值时两个系统的最大条件Lyapunov指数都变负，两个HR神经元将实现相位同步．此项研究从实验的角度为实现非耦合神经元同步提供了可行的方法，为今后研究更加复杂的神经元系统打下了一定的理论基础．     

一个激光振荡输出系统的混沌特征量

用数值计算方法求得文献〔１〕提出的激光振荡输出系统的Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数及相关维数，并揭示了混沌区内的无穷嵌套自相似结构。     

基于Lyapunov指数的预报方法及在气象预报中的应用

介绍了混沌时间序列的 Lyapunov指数预报分析方法 ,并应用混沌方法对气象预测时间序列进行处理 ,把其混沌特性应用于气象预报中。根据气象时间观测数据计算了重构相空间嵌入维数 D2 和 Lyapunov指数。结合实际例子对 Lyapunov指数预测方法进行了验证。     

基于Lyapunov指数Duffing混沌检测系统状态的判定

为解决Duffing混沌检测系统状态判定的准确性,克服直观相图判定法存在的不足,提出了采用Lyapunov指数定量地判定Duffing混沌检测系统状态的方法.在分析判定方法及Duffing系统中Lyapunov指数算法的基础上,进行了系统仿真和数据分析,结果验证了利用Lyapunov指数判定Duffing系统状态的可行性,从而能有效地应用于微弱信号检测,保证信号检测的可靠性