基于符号分析的极大联合熵延迟时间求取方法

本文通过符号分析法求取联合熵的极大值点, 进而得到相空间重构的最佳延迟时间, 通过对几个典型的混沌系统进行数值仿真试验, 结果表明, 该方法简化了计算, 提高了效率, 能够准确快速地获得最佳延迟时间, 从而有效地重构原系统的相空间, 为混沌信号识别提供一种快速有效的途径. 关键词： 相空间重构 延迟时间 联合熵 符号分析     

H基于模糊观测器参数摄动的耦合时空混沌H跟踪控制

由于子系统的时空耦合作用及参数的摄动性，实现参数摄动的耦合时空混沌的跟踪控制非常困难。然而模型未知的耦合时空混沌的每个子系统可由一系列模糊逻辑模型逼近，每个模糊逻辑模型代表子系统在特定运行点的局部线性化模型，同时考虑子系统状态的不可测性，采用模糊观测器来估计子系统的状态。基于模糊模型及状态观测器，计及混沌参数的摄动性，提出一种模糊跟踪控制方案，实现了参数摄动的耦合时空混沌的鲁棒跟踪控制，并将模糊跟踪控制表征为线性矩阵不等式问题，用线性矩阵不等式的凸优化方法求解控制器参数，确保系统的全局渐近稳定性。仿真验证了方案的有效性。     

一种测量弹丸膛内攻角变化的激光高速摄影系统

弹丸在膛内的攻角变化及其影响因素是发射动力学研究的重要内容,而测量弹丸膛内攻角变化则是实现此项研究的前提,并见过不少这方面的报导。本文介绍一种采用激光源及高速摄影机的测量系统。此系统的特点是:(1)能同时测量弹丸的攻角,转速及炮管的振动等参量随时间的变化规律。(2)可以实现白天拍照。(3)光路系统不用抛物面镜,使成本大大降低。调整并配置摄影光学系统,从而充分利用底片来记录所需的信息。经过射击实验,已获得了弹丸的膛内攻角曲线,证明该系统是可行的。     

乙丙共物聚的结晶速率与序列结构

本文用(体)热膨胀计法研究了共聚物组成、催化体系对乙丙共聚物结晶速率的影响。结果表明,同一催化体系乙丙共聚物的最大结晶速率(1/t_((1/2)(max)))随共聚物中乙烯含量的增加而增大。不同催化体系对二元乙丙共聚物的1/t_((1/2)(max))次序为:VOCl_3~->V_(5-9~-)>V_((aca?)3~-)。加入活化剂ETCA的各催化体系的二元乙丙共聚物的1/t_((1/2)(max))为VOCl_3~-ETCA>V_(5-9~-)ETCA>V_((ocac)~-)ETCA。结合结晶度、T_g、以及不同序列分布共聚物组成的测定,可推测VOCl_3~-体系乙丙共聚物具有较长的聚乙烯序列结构,V_(5-9~-)体系次之,V_((acac)_3~-)体系的乙丙共聚物分子链有更多的无规结构。     

基于观测器的模型不确定的耦合时空混沌H∞跟踪控制

考虑子系统的时空耦合作用及模型的不确定性 ,实现模型不确定的耦合时空混沌的跟踪控制非常困难 .然而耦合时空混沌的每个子系统用一系列模糊逻辑模型逼近 ,同时考虑子系统状态的不可测性 ,采用模糊观测器来估计子系统的状态 .由于混沌模型的很多参数和动态特性很难准确地确定即模型具有不确定性 ,因此在用模糊模型逼近的同时定会产生建模误差 .基于模糊模型及状态观测器 ,考虑混沌模型的不确定性 ,提出一种H∞ 模糊跟踪控制方法 ,实现模型不确定性的耦合时空混沌的鲁棒跟踪控制 .将控制方案表征为求解线性矩阵不等式问题 ,并用凸优化方法求解控制器参数 ,确保系统的全局渐近稳定性 .仿真验证了所提方案的有效性 .     

用迥转台测转动惯量实验的分析

在研究刚体转动中合外力矩与刚体转动角加速度的关系时，对于确定的转动系统，转动惯量Ⅰ一定，有M－Mμ＝Ⅰβ，即M＝Mμ＋Ⅰβ。以往的实验中均把Mμ看作定值。但实际中Mμ是否恒定呢？怎样修正Mμ造成的误差，这就是本实验研究的目的。     

正交闪光照相光纤同步技术

(一)问题的提出 弹道靶道是当前世界各国进行气动力和外弹道研究的重要实验设施,弹道靶道中的主要测试设备是几十个火花闪光正交阴影照相站。试验表明,同一照相站两个火花闪光源闪光的不同步时间约可达3μs,这给测量结果带来了不容忽视的误差。因而,改善正交闪光阴影照相的同步性能是十重要的课题。     

混沌时间序列重构相空间参数选取研究

基于重构相空间的延迟时间和嵌入维数这两个参数的选取不相关的观点,提出用互信息函数法确定延迟时间后,用CAO方法来确定嵌入维数的新思路.通过对几种典型的混沌动力学系统的数值验证,结果表明该方案能够确定出相空间重构的有效延迟时间和最佳嵌入维数.该方法能够从时间序列中有效地重构原系统的相空间,是混沌信号识别的一种有效途径.     

Research on the chaos recognition method based on differential entropy

Phase space reconstruction is the first step to recognizing the chaos from observed time series. On the basis of differential entropy, this paper introduces an efficient method to estimate the embedding dimension and the time delay simultaneously. The differential entropy is used to characterize the disorder degree of the reconstructed attractor. The minimum value of the differential entropy corresponds to the optimum set of the reconstructed parameters. Simulated experiments show that the original phase space can be effectively reconstructed from time series, and the accuracy of the invariants in phase space reconstruction is greatly improved. It provides a new method for the identification of chaotic signals from time series.