摘要：针对传统模型在高频段雨衰预测时存在参数计算复杂、实时性差的问题,设计了一种新的非线性动态预测模型.通过混沌识别证明了雨衰时序具备混沌的动力学特性及采用混沌预测方法的可行性.该方法以雨衰前导数据为训练样本建立非线性自适应滤波器,可忽略不同地理区域降雨分布差异性的影响.仿真结果表明,嵌入维数是影响预测精度的最主要因素,在满足嵌入维数为8、重构时延为3 s、采样间隔为1 s条件时预测相对误差可达0.05以下.同时预测的雨衰时间概率分布与ITU-R模型相比有较好的一致性,验证了所提方法具备参数配置简单、可用度高的优点.

摘要：建立空间冗余度机器人基于关节空间的PD控制下系统运动学方程,推导了系统的广义雅克比矩阵,指出空间机器人和地面机器人在运动学上的不同。以空间三自由度机器人为例,应用混沌数值分析方法中的相图法,Poincare截面法和最大Lyapunov指数法对上述模型进行了计算机仿真。研究发现,不同的PD控制参数和末端执行器期望轨线,均能导致系统的混沌运动。对以上混沌系统设计状态延迟反馈控制器,仿真研究表明,在适当参数下系统由复杂的混沌运动转变为规则的周期运动。该研究为解决空间冗余度机器人关节"漂移"问题提供了新方法。

摘要：针对某型航空发动机振动状态监控的需求,采用了振动参数混沌识别与预测方法。通过最大Lyapunov指数法对振动参数进行了混沌识别,验证其具有混沌特性;采用加权一阶局域混沌预测算法对其进行了预测。通过某型发动机振动参数混沌预测实验结果表明,该方法相对于传统预测方法,预测精度提升约3%,可以为某型发动机振动监控的技术实现提供有效支撑。

摘要：混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。

摘要：相空间重构是混沌时间序列分析及预测的前提。针对地铁建设中地表沉降变形监测的弱信号数据处理问题,该文引入了混沌理论,通过采用自相关函数法和C-C法对比求得时间延迟τ,运用G-P方法和Cao方法求取嵌入维数m,从而对时间序列进行相空间重构;并通过求取最大Lvyapunov指数对时间序列进行混沌特性的判定识别。研究结论表明,系统的混沌特性,在研究地铁变形监测、运用混沌理论建模预测以及变形监测数据处理方面是值得重视的。

摘要：性能参数监控是航空发动机监控的重要手段之一,而对性能参数进行预测可以提前掌握航空发动机在未来时刻的性能状况,从而预防和排除故障。本文首先介绍了改进的加权一阶局域混沌预测算法,然后对航空发动机性能参数(转差率S)进行了混沌识别,最后采用改进的加权一阶局域预测算法对航空发动机性能参数进行了混沌预测。实验结果表明,改进的加权一阶局域预测算法具有很好的学习能力和较高的预测精度,适用于航空发动机性能参数监控。

摘要：基于以混沌激振器为激励设备的八边形冲击压路机压实轮的工作状态,建立"机架-压实轮-土壤"的四自由度动力学模型,对压实轮系统的动态特性进行了研究。发现其相轨图在一定区域内缠绕、重叠、不重复,poincare图分布在一定区域内,不重叠并具有一定结构,其最大Lyapounov指数λmax=0.0317.仿真结果从定性和定量两方面表明,八边形工作轮系统的运动是混沌的,混沌激振同样适用于冲击压实。仿真结果对混沌激振在冲击压路机中的应用及混沌冲击压路机的设计及研究有参考价值。

摘要：为揭示虚拟仿真环境下的齿轮系统非线性振动的内在规则性,将某大型重载船用齿轮箱系统分为传动子系统和结构子系统,通过轴承把两个子系统耦合起来,建立齿轮—轴—轴承—箱体耦合系统非线性有限元模型。在考虑传动子系统内部激励和外部激励的影响下,对系统动态特性进行了数值仿真。分析了时间历程曲线、功率谱密度、相轨迹、庞加莱截面,计算了最大Lyapunov指数,得出该大型船用齿轮箱在工作负载下,系统运动为周期性运动,不存在混沌现象;对振动信号做进一步预测,非线性动力学方法预测结果与有限元计算结果吻合较好,研究表明采用两者相结合的方法,能够准确地预估齿轮动态响应,揭示振动信号的内在规律,为齿轮系统动态设计提供参考依据。

摘要：为分析行星换向机构在动态外部激励即转速和扭矩作用下的分岔及混沌特性,建立了该行星系统的非线性扭转振动模型。采用变步长4-5阶Runge-Kutta算法对动力学方程进行数值求解,根据仿真结果绘制了系统分岔图,并结合典型工况下的相图和庞加莱截面图,得到系统响应随外部激励的变化历程。另外,借助混沌时间序列分析理论,计算最大Lyapunov指数,对系统是否处于混沌状态进行判定。结果表明:在一定的扭矩作用下,随着转速的增大,系统在较长范围内维持单周期运动状态,但在共振频域附近因啮合冲击的出现而产生频繁的分岔行为、振幅跳跃及状态突变,且期间出现了倍周期、拟周期等状态以及状态之间的交替现象,并最终由周期状态突变为混沌状态;与此相反,扭矩的增大对系统随转速增大而进入混沌状态的趋势有一定的抑制作用,且扭矩增大至一定程度时可使系统由混沌状态退化为单周期运动状态。

摘要：越来越多的研究表明水文系统是一个高度非线性、复杂性的巨型系统。混沌理论为研究变化环境下水文要素特性提供了新方法。以汀江流域上杭水文站月尺度降雨径流时间序列为对象,采用饱和关联维数和最大Lya-punov指数指标识别混沌特性。分析结果表明,汀江流域月尺度降雨、径流的饱和关联维数均为分数维数,最大Lyapunov指数均大于零,可推断其存在明显的混沌特性,为进一步研究降雨径流预报提供依据。