基于PSO优化的永磁直线同步电机混沌滑模控制

针对永磁直线同步电机混沌控制,结合状态反馈解耦方案,降低电机系统阶数,建立电机混沌解耦数学模型.应用Wolf算法与最大Lyapunov指数谱,证明电机系统运行过程中存在混沌现象,研究系统进入混沌状态时的条件及动态响应.基于电机混沌模型,提出一种滑模混沌控制器.通过BP神经网络全局拟合滑模控制参数,并经由粒子群算法优化,实现电机系统混沌控制;利用Lyapunov判据,分析控制器系统稳定性.仿真结果表明,滑模控制方案,可使电机系统脱离混沌并达到稳定运行状态,控制参数优化后,电机响应时间和超调量减少,鲁棒性提高.     

无速度传感器PMSM混沌运动的非奇异快速终端滑模控制

针对永磁同步电机调速系统中速度传感器存在安装缺陷及在某些特定的参数下电机会呈现混沌特性,提出了无速度传感器永磁同步电机滑模控制混沌抑制方法．在无速度传感器运行的永磁同步电机矢量控制调速系统基本框架下,采用非奇异快速终端滑模控制方法来抑制电机的混沌运动．首先在永磁同步电机的混沌模型基础上通过仿真验证了混沌现象的存在;然后利用扩张状态观测器（ESO）估计转速,构成无速度传感器永磁同步电机矢量控制系统;在此基础上设计了非奇异快速终端滑模控制器,当电机在某些参数条件下呈现混沌现象,即刻通过控制器的切入来抑制永磁同步电机的混沌运动．最后通过仿真验证该方法的有效性,保证电机运行稳定和可靠.     

永磁同步电机的混沌分析与跟踪控制

针对永磁同步电机在一些特定的参数和工作条件下呈现的复杂动态行为,在分析永磁同步电机(PMSM)混沌运动特性的基础上,提出了一种PMSM混沌系统的转速跟踪控制方法.首先通过仿射变换和时间尺度变换,将转子磁场定向坐标系下的PMSM模型,变换成一种简单的无量纲模型.之后采用相图、分岔图和Lyapunov指数的方法,分析了PM...     

神经元网络奇怪吸引子的计算机模拟

为模拟神经元网络的混沌现象,阐述了相空间重构技术,介绍了由一维可观察量计算系统的最大Lyapunov指数和关联维数的方法。利用Lyapunov指数作判据,构造了3层反馈神经元网络的奇怪吸引子,分析了奇怪吸引子的运动特征并计算了奇怪吸引子的关联维数。研究表明混沌神经元网络具有复杂的动力学特征,同时存在各种吸引子,不仅有不动点、极限环、环面,而且有奇怪吸引子。     

Chen’s混沌吸引子及其特征量

计算了Chen’s混沌吸引子的Lyapunov指数, 关联维数, Kolmogorov熵等混沌特征量. 采用两种不同的计算方法得到了一致的Lyapunov指数. 这从数值实验上有力地证实了Chen’s吸引子是一个与Lorenz系统和Rossler系统均不拓扑等价的新的混沌吸引子.     

移动机器人自适应行为选择的混沌特性分析

针对移动机器人运行环境的复杂非线性特性,提出一种将重构相空间理论应用到移动机器人自适应行为选择中的混沌非线性分析方法。在所采集的一维自适应行为动作选择随机序列的基础上,重构时间序列的相空间,并计算相空间的嵌入维数、混沌吸引子和最大Lyapunov指数。计算结果表明,当运行环境中障碍物的分布密度较大时,移动机器人的自适应行为选择规律呈现混沌特性。这为结合混沌理论,给移动机器人的自适应行为选择提供更精确的控制,提供了理论基础。     

Lyapunov指数计算算法的设计与实现

为了定量分析混沌系统的动力学特性,论文研究了计算Lyapunov指数的Jacobi矩阵算法,并采用Matlab6.5软件平台设计了基于该算法的Lyapunov指数计算软件,算法程序简洁、可读性强、易于移植,GUI编程技术使人机交换能力增强,制作的Lyapunov指数工具箱能够求解非线性动力学系统的Lyapunov指数谱和分数维。最后,分析了迭代次数、计算步长、解法器和初值等因素对计算精度的影响。     

内共振系统的混沌同步现象

研究了两耦合混沌系统之间 2∶1内共振条件下的相位混沌同步现象 ,发现随着耦合程度的增加 ,系统会进入相位混沌同步 .当耦合程度的增加到一定值时 ,相位混沌同步现象消失 .通过计算相应的Lyapunov指数 ,发现相位混沌同步现象的产生与消失与耦合系统的Lyapunov指数之间存在一定的关系     

一个新超混沌系统及其线性反馈控制

为提高混沌吸引子的拓扑结构的复杂性,构造了一个新的四维超混沌系统.用数值模拟的方法研究了该系统的超混沌吸引子的相图、系统的分岔图、Lyapunov指数谱图和Lyapunov维数等.分析结果表明,新的四维系统当参数满足一定条件时,具有两个正的Lyapunov指数,是一个超混沌系统,系统的分岔图与Lyapunov指数谱是完全吻合的,随着参数变化呈现周期、混沌及超混沌动力学行为.利用线性反馈控制法镇定了超混沌系统的不稳定平衡点,数值模拟结果表明该方法的可行性和有效性.     

Chua电路的数值研究

混沌运动有许多特征量,其中Lyapunov指数描述了混沌系统对初始状态的敏感性.本文研究了蔡式混沌非线性电路系统的Lyapunov指数以及如何利用最大Lvapunov指数判定Chua系统是否处于混沌运动状态.此外,在Matlab平台上设计了一种基于时间序列计算Chua电路系统最大Lyapunov指数的模型,该模型具有易于实现、计算量小、统计性能好等特点.     

参数未知的永磁同步电机混沌系统模糊自适应同步控制

提出了一种参数未知的永磁同步电机(PMSM)系统的模糊自适应同步控制方法.首先通过放射变换和时间尺度变换,将转子磁场定向坐标系下的PMSM模型,变换成无量纲模型.其次通过分析其相图和Lyapunov指数谱,阐述了PMSM的混沌动态行为.接着,在假设PMSM系统参数未知并将PMSM混沌模型及其响应系统模型表示成T-S模糊模型的基础上,利用Lyapunov稳定性理论和自适应控制策略设计了响应系统,并导出了自适应控制律来估计驱动系统参数.此外,设计了响应系统的模糊控制器,对PMSM系统及其响应系统进行同步控制,并证明了同步误差动态是渐近稳定的.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.     

离散动力系统混沌化——配置若干个Lyapunov指数

对确定性离散时间动力学系统,提出了一种配置Lyapunov指数为正的混沌化和超混沌化方法.得到的受控系统所有Lyapunov指数均不为零,而其中至少一个为正,并且受控系统满足Devaney的混沌定义.此外说明了算法可以配置至少两个或者更多个Lyapunov指数为正,并给出了证明和两个混沌化实例,仿真结果显示了算法的良好效果.     

非均匀气隙永磁同步电机的自适应混沌同步

提出了一种非均匀气隙永磁同步电机(PMSM)混沌系统的同步控制方法. 首先通过多时标变换, 将转子磁场定向坐标系下的PMSM模型, 变换成一种简单的无量纲模型. 之后采用相图和分岔图的方法, 对PMSM的混沌动态行为进行了分析. 指出了倍周期分岔是非均匀气隙PMSM通向混沌的主要途径. 最后基于Lyapunov稳定性理论,设计自适应控制器, 实现了PMSM系统的混沌同步. 数字仿真结果验证了理论分析的正确性和控制方法的有效性.     

采用LS-SVM计算时间序列的Lyapunov指数谱

为了计算未知系统的Lyapunov指数谱,首先,对一维观测数据序列进行相空间重构,然后,利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）逼近重构系统的动力学方程,再通过雅克比矩阵计算Lyapunov指数谱。采用提出的方法计算Henon映射的Lyapunov指数谱,可以得到精确的计算结果且需要的序列步长小于1 000。计算了实测不同状态的交通流时间序列的Lyapunov指数谱。结果表明：在拥挤状态下,有多个Lyapunov指数大于零,说明系统是超混沌的;在同步状态下,有一个或多个Lyapunov指数大于零,说明系统是混沌的或超混沌的;在堵塞状态下,Lyapunov指数全小于零,说明系统不是混沌的。     

级联混沌系统Lyapunov指数研究

在现有变参级联混沌通信系统中,系统密钥出现短周期态会导致密钥泄漏。针对该问题,分析级联混沌系统中Lyapunov指数随级联子系统参量变化的分布情况以及实时加解密系统的安全性,指出即使各独立子系统的Lyapunov指数均为正,其级联系统的Lyapunov指数也可能为负,负Lyapunov指数将导致密钥泄漏。为此,设计一个短程相关性线程对系统密钥进行实时监测,防止短周期态的发生,从而较好解决密钥泄漏问题。     

基于无退化混沌系统的序列密码研究

针对连续时间混沌系统的退化问题,提出一种基于矩阵特征值配置的方法来构造具有多个正Lyapunov指数的连续时间混沌系统。提出一种基于特征值定义的特征值配置方法,通过设计一个线性反馈控制器,可以配置任何系统为以稳定焦点为原点的渐近稳定线性系统;通过设计一个非线性反馈控制器来配置多个正Lyapunov指数。相比于现有算法,对于任意受控系统,该方法都能系统地配置该受控系统的Lyapunov指数,使之成为无退化混沌系统。将该方法得到的无退化混沌系统转换为二进制序列,对得到的混沌序列进行分析后证明该序列具有良好的加密特性。     

基于脉冲耦合神经网络的混沌控制

根据脉冲耦合神经网络(PCNN)能产生混沌现象,研究了对配置混沌PCNN系统的李雅普诺夫指数使其稳定于期望点的方法。根据特定期望点的情况,按需要配置负的李雅普诺夫指数,产生不同的控制序列来改变混沌PCNN系统,达到稳定控制的要求。仿真和实验结果证明了该算法的有效性,实现了混沌PCNN系统从混沌状态到稳定期望点的控制。     

参数不确定的永磁同步电动机混沌运动的控制

永磁同步电动机在某些参数及工作条件下会出现混沌运动,这将严重影响PMSM运行的稳定性,因此如何控制PMSM混沌运动成为保持其稳定性的关键问题。利用Lyapunov稳定理论,首先从解析上选择PMSM混沌运动的控制律和参数更新法则,然后进行仿真实验。仿真结果表明该方法对永磁同步电动机混沌运动控制的有效性。研究结果对保证PMSM的稳定运行具有较好的参考价值。     

Recurrent neural networks employing Lyapunov exponents for analysis of doppler ultrasound signals

The implementation of recurrent neural networks (RNNs) with the Lyapunov exponents for Doppler ultrasound signals classification is presented. This study is based on the consideration that Doppler ultrasound signals are chaotic signals. This consideration was tested successfully using the nonlinear dynamics tools, like the computation of Lyapunov exponents. Decision making was performed in two stages: computation of Lyapunov exponents as representative features of the Doppler ultrasound signals and classification using the RNNs trained on the extracted features. The present research demonstrated that the Lyapunov exponents are the features which well represent the Doppler ultrasound signals and the RNNs trained on these features achieved high classification accuracies.