基于Wiener模型的混沌系统辨识研究

提出一种基于Ｗｉｅｎｅｒ模型辨识混沌系统的新方法。该方法利用三层前馈神经网络来辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型中的静态非线性环节和学习混沌系统的内在规律性。同时给出了辨识混沌系统的结构和网络权值调整的学习算法。对Ｈｅｎｏｎ 系统的仿真结果表明，该方法是有效的。

基于Wiener模型的混沌系统辨识与控制研究

本文采用 Wiener模型来辨识混沌系统 ,利用扩展 Kalm an滤波算法加快辨识过程 .在此基础上 ,设计非线性广义预测控制算法对混沌系统加以控制 ,引入增量因子改善了动态过渡过程特性 .大量的辨识和控制仿真验证了本文的有效性 .

Wiener系统的混沌引力搜索迭代辨识

Wiener非线性系统是由动态线性子系统串联非线性静态子系统而成,被广泛应用于自动控制、化工、电气等领域。考虑Wiener输出误差自回归(Wiener Output Error Autoregressive,Wiener OEAR)系统的辨识问题,提出了一种混沌引力搜索迭代辨识算法,通过在引力搜索算法中引入混沌优化机制来估计Wiener OEAR系统的未知参数,并证明了所提出的算法的收敛性。为证明所提辨识算法的有效性,采用了引力搜索算法和梯度迭代算法对该系统进行辨识。仿真结果表明:3种算法能够有效地对Wiener OEAR系统进行辨识,混沌引力搜索迭代辨识算法在参数估计精度方面要优于引力搜索算法和梯度迭代算法。

沿齐次曲线的振荡积分在Wiener共合空间上的有界性

定义沿齐次曲线的振荡积分Tn,α,βf(x)=p.v.∫-1^1f(x-Γθ(t))e^-2πi|t|^-β/t|t|^αdt,x∈R^n,α,β>0,其中Γθ(t)为R^n中的齐次曲线。本文考虑了上述算子在Wiener共合空间W(fL^p,L^q)(R^n)上的有界性。结果表明Wiener共合空间可看作经典Lebesgue空间的良好替代。

冠状动脉系统高阶滑模自适应混沌同步设计

针对冠状动脉系统混沌同步问题,系统模型受到有界但未知的不确定干扰条件下,利用几何齐次性理论和积分滑模面设计高阶滑模自适应控制器,使响应系统在有限时间内跟踪驱动系统,该方法无需提前预知扰动边界.采用Lyapunov理论对闭环系统进行分析并证明该控制器保证该系统能够在有限时间内镇定,从仿真实验结果可以看出所设计的控制器在不确定干扰的情况下系统具有良好鲁棒性和未知参数的自适应性,为能够有效治疗心肌梗死等冠状动脉疾病提供了一定的理论依据.

m值可列非齐次二重马氏链的若干极限定理

利用刘文教授提出的分析方法在Wiener概率空间中研究m值可列非齐次二重马氏链的一些极限定理.把有关可列非齐次马氏链的一些极限定理推广到了可列非齐次二重马氏链上,得到一系列的极限定理.证明中使用了Lebesgue单调函数的导数存在性定理.

关于可列非齐次马尔可夫链的一类强极限定理

本文的目的是要给出关于可列非齐次马尔可夫链M元状态序组出现频率的一类新形式的强极限定理,所得结论对任意可列非齐次马尔可夫链普遍成立.

Wiener空间上二次泛函的独立性

本文讨论了Wiener空间上二次泛函相互独立的充要条件。

小波框架的齐次逼近性质

文章先给出了两个Banach空间,它们中的函数对于满足一定条件的参数序列能产生小波框架,并且在参数和生成元函数有微小扰动的情况下仍然为小波框架。后在前文的基础上放宽了函数属于F1(R)的充分条件。一步,F0(R)中的生成元产生的小波框架满足强齐次逼近条件,也就是函数的小波框架展开式的逼近率在它进行伸缩平移以后是不变的。

非接触水下爆炸下舰船冲击环境的不确定度量化

[目的]为挖掘和量化舰船非接触水下爆炸建模与模拟中的不确定性因素,开展高维随机变量对系统输出结果的影响研究。[方法]根据变量统计特征和工程经验,使用对数正态分布描述物理量的不确定度,使用Beta分布描述唯象参数的不确定度,并使用Rosenblatt变换将不同类型的相关随机变量组转化为服从独立同分布的正态分布变量组。此外,考虑到模型的复杂性且不确定性因素众多,使用基于二次自适应基函数的齐次Wiener混沌方法处理不确定度的传播,以提高计算效率。以甲板上弹簧系统试验装置为例,应用所提方法研究试验装置的冲击响应量的期望值、标准差、置信区间和概率密度函数。[结果]结果显示,舰船遭受水下爆炸冲击后,甲板一直处于振荡状,标准差的振荡相比期望值更大。[结论]研究结果可为非接触水下爆炸冲击影响以及评估舰船抗冲击性能提供依据。

一类新形式的强极限定理

本文给出了一类对任意可列非齐次马氏链普遍成立的新形式的强极限定理 .

一种基于最优非线性滤波的红外弱目标检测前跟踪算法研究

针对目标在真实红外场景图像中的非线性、非高斯特性,从非线性理论出发构建状态和观测模型,提出了一种基于最优非线性滤波算法的红外弱小目标检测前跟踪算法。采用基于谱分离思想的Wiener混沌展开方法对构建的随机微分方程进行求解,并将算法结构分为两部分:一部分与观测数据无关且耗时的计算放在观测前期完成;另一部分是与观测数据有关的实时快速计算放在后续执行,以提高运算效率。仿真结果表明,该算法在低信噪比红外目标检测中表现出了良好的检测性能,更适合实时应用。

一个强极限定理

设是可列非齐次马氏链，本文通过利用［１］中提出的在Ｗｉｅｎｅｒ概率空间的一种实现，而给出了一个对任意可列非齐次马氏链普遍成立的强极限定理。

基于Weiner模型超混沌lü系统的自适应辨识

为了能实时而有效地辨识参数不确定的超混沌lü系统,以便于对该系统进行控制或跟踪,本文提出了一种基于Wiener模型自适应分段线性(PWL)滤波器的超混沌系统辨识方法.Wiener模型的线性部分采用了线性横向滤波器,非线性部分用分段线性滤波器近似表示.根据最小均方误差准则导出了滤波器参数更新算法,并进一步推导出算法的收敛性条件.计算机仿真证实了该自适应滤波器辨识超混沌系统的有效性.该方法不仅克服了自适应线性滤波器难以辨识出这类强非线性系统,而且比其他非线性自适应滤波器的计算复杂性低得多.

基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测

针对现有不完美维修设备剩余寿命预测方法难以准确反映设备真实维修规律的问题,提出一种基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测方法。基于非线性Wiener过程构建设备随机退化模型;假设不完美维修次数存在上限值,并据此建立基于复合非齐次泊松过程的不完美维修模型;然后,基于设备的随机退化模型与不完美维修模型构建综合退化模型,并采用极大似然方法估计模型参数;基于首达时间的概念,推导出不完美维修设备剩余寿命的概率密度函数。实例分析表明,所提方法能够有效提升不完美维修设备剩余寿命预测的准确性,具备工程应用前景。