基于局域波和混沌的转子系统早期故障诊断

针对转子系统早期微弱故障诊断问题,提出了一种基于局域波分析和混沌相结合的故障诊断新方法.分析了Duffing混沌振子的混沌运动,说明混沌振子的非平衡相变对微弱信号的敏感性和对白噪声的免疫力.可以通过混沌振子由混沌运动到大周期运动的相变识别微弱信号的特征频率成分.由于实际检测信号为多分量信号,若直接输入Duffing振子达不到检测识别目的.为了消除其他成分的干扰,利用局域波分解,任何复杂的信号都可以分解为有限的并且具有不同的基本模式分量,每个分量是单一成分信号,实现了信噪分离.将局域波分量输入所设计的混沌振子,通过混沌振子系统行为由混沌状态变为大周期运动状态,表明检测信号中含有特征成分,实现了利用混沌振子对低信噪比微弱信号的检测识别.对转子系统早期不对中故障信号进行检测结果证明了方法的有效性.

三江平原地下水埋深时间序列的混沌研究

三江平原是我国最大的淡水沼泽区和重要的商品粮生产基地,地下水资源是该地区发展井灌水稻极为宝贵的源泉,但同时地下水系统又是一个复杂的非线性系统。首先,应用功率谱分析法对该地区地下水埋深序列进行定性分析;然后,在相空间重构的基础上,通过计算特征量Kolmogorov熵和关联维,得出三江平原地下水埋深序列中存在明显的混沌特征;最后,应用基于关联度的局域加权线性回归预测法进行混沌预测研究,得出比较理想的预测结果,为应用混沌理论进行三江平原地下水埋深变化规律研究提供依据。

基于局域波分解及时间序列的风电场风速预测研究

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测,可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。本文基于局域波分解和时间序列分析的方法,对风速预测进行了研究,并提出了局域波分解-时间序列分析的综合预测方法。通过对实际测量统计的风速时间序列进行局域波分解,使之分解成为有限个基本模式分量和一个趋势分量,并对分解出的各个分量用时间序列分析的方法进行预测,最后叠加得到预测的风速信号。由于局域波分解可以将一个非平稳的风速信号序列分解成有限个相对平稳的风速信号序列,所以此方法能够有效地提高预测精度。

基于局域波与混沌集成的中国股票市场预测

基于局域波分解和混沌理论提出了一种中国股票市场建模及其预测的局域波与混沌集成的方法。首先应用局域波分析方法对上证综指日收益率序列进行分解,分别得到低频部分和高频部分。接着利用二阶Renyi熵K2分析各部分的混沌特性,然后用相空间的多点相似预测方法对低频部分和高频部分进行预测。最后用局域波分解理论对各部分预测结果予以重构,完成对原始日收益率序列的预测。局域波分解方法是现有处理非平稳序列最有效的方法之一,相空间的多点相似预测方法适应于我国股票市场存在的混沌现象,较现有方法,结果具有更高的精确度。