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混沌时间序列的自适应非线性滤波预测 总被引:3,自引:0,他引:3
本文基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构,根据混沌序列产生的确定性和非线性机制及混沌序列高阶奇异谱特征,提出了混沌时间序列的二阶Volterra和高阶非线性HONFIR两种模型,引入Sigmoid函数后又提出了一种少数参数非线性自适应滤波预测模型,并对它们的自适应算法作了介绍。 相似文献
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讨论了单变量非线性时间序列、重构相空间和恢复系统非线性动力学特性的方法。在对Lorenz系统的时间序列进行相空间重构的基础上,提出一种相空间重构新方法,即对重构后的相空间再作K-L变换。采用这种方法可以更多地保留系统信息,并消除重构相空间中各向量的相关性。 相似文献
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1引言
本文采用基于非线性动力学的信号处理方法来进行水声信号处理的研究.首先基于Takens的相空间重构理论进行了相空间重构,然后采用相似序列重复度非线性处理方法进行时域非线性信号的特征分析,并计算出最大Lyapunov指数,描述了水声信号相空章轨道发散的快慢,也定量表述了系统对于初值的敏感程度.通过识别结果的比较,确定了各个参数对识别效果的影响,并在此基础上提出了一种输入层5个神经元,隐层为10个神经元,输出层一个神经元的BP网络实现水声目标的识别,并通过计算比较,说明了该基于多重非线性参数联合估计的非线性识别方法的优点. 相似文献
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为研究高架桥拆除爆破振动响应动力学机制,分析爆破振动、塌落振动时间序列的动力学因素,将拆除爆破振动响应时间序列进行相空间重构,通过吸引子、Lyapunov指数、关联维数、Kolmogoro熵等核心参量计算,分析高架桥拆除爆破振动响应信号混沌特征。经过计算,爆破振动及桥体塌落冲击作用下振动响应信号相空间重构后具有奇怪吸引子,且Lyapunov指数、Kolmogoro熵均大于0。研究表明:高架桥拆除爆破振动信号具有典型的混沌特征,为混沌非线性理论引入爆破振动危害效应分析领域奠定了理论基础。 相似文献
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提出采用相空间重构与高斯混合模型相结合的方法,利用声信号对设备进行故障分类.此方法首先将一维声信号时间序列进行相空间重构,在高维相空间展示各故障状态下的动力学特性,然后通过最大期望值算法建立相空间的高斯混合模型,最后采用贝叶斯分类算法进行故障的识别.从齿轮故障试验台上采集常见齿轮故障的声信号并进行分类实验,验证了该方法的有效性. 相似文献
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《振动与冲击》2015,(11)
针对实际工程领域振动信号噪声干扰大、具有强烈非线性等问题,提出了基于自适应本征维数估计流形学习的相空间重构降噪方法。利用相空间重构将一维含噪时间序列重构到高维相空间;基于极大似然估计法(maximum likelihood estimate,MLE)估计相空间中每个样本点的本征维数并使用自适应加权平均法计算全局本征维数;采用局部切空间排列(Local tangent space Alignment,LTSA)流形学习方法将含噪信号从高维相空间投影到有用信号的本征维空间中,剔除分布在高维空间中的噪声后,重构回一维时间序列。通过Lorenz仿真实验和风电机组振动信号降噪实例,证实了该方法具有良好的非线性降噪性能。 相似文献
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鉴于实际应用中多变量因素对混沌预测的影响,提出了多变量时间序列相空间重构方法,以此为基础建立多变量加权一阶局域混沌预测模型。引入等概率符号化极大联合熵求取延迟时间、最小香农熵法求取嵌入维数,实现多变量混沌预测模型子序列重构;对实际序列采用区间邻近点法确定预测中心点的邻近点,避免产生伪邻近点;最后用关联分析确定观测变量。将该模型应用于短期电力负荷预测,分析气温等影响因素与电力负荷的相关程度,引入气温时间序列作为另一观测变量,实验证明相对于单变量预测方法提高了预测精度。 相似文献
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最大Lyapunov指数是判断时间序列是否为混沌的一个重要判据,目前应用比较广泛的是小数据量法。将信息熵和HQ准则应用在最大Lyapunov指数的算法中,改进了小数据量法。信息熵优化了相空间重构参数,克服了独立求解重构参数的不足;利用HQ准则确定邻近点个数增加了计算时的精度。仿真实验表明该改进的小数据量法在计算最大Lyapunov时具有良好的准确性,对噪声具有良好的鲁棒性。 相似文献
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针对混沌奇异谱分析嵌入维数和延迟时间不确定性问题,提出相空间重构的改进算法。利用补充准则E2(m)进行联合判断,同时对Cao算法进行了改进,给出了一种改进的嵌入维数的稳定性准则。嵌入维数利用改进的Cao算法,能够快速准确地确定嵌入维数m的值,具有准确性和高效性;用基于符号分析的极大联合熵求取延迟时间的方法,减少计算量和误差。通过数值验证对比实验验证了该方法的优越性。将该方法在滚动轴承早期故障识别中应用,结果表明:混沌奇异谱可以清楚看出不同故障信号的图形分布,实现对机械故障信号的特征提取。为机械故障早期诊断提供一种新的有效途径。 相似文献
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