工业过程混沌稳态优化控制研究

本文基于混沌现象普遍存在于各类非线性动力学系统中这一事实，针对工业过程中的混沌运动行为，给出了混沌稳态的严格定义，并对工业过程的混沌稳态优化控制问题刊物了数学描述。仿真结果表明，文中的定义以及对问题的描述是准确和恰当的；本文的工作为解决工业过程的混沌稳态优化问题提供了理论依据。     

面向工程全局优化的混沌优化算法研究进展

近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工程应用研究状况为重点,评述了混沌神经网络优化方法、第一类混合混沌优化算法(基于混沌搜索)、第二类混合混沌优化算法(混沌序列代替随机序列)以及混沌分形优化四种主要混沌优化算法。混沌映射最早被引入神经网络,发展了混沌神经网络优化方法,可解决复杂的组合优化等全局优化问题。遗传算法及粒子群等启发式随机算法虽具全局搜索能力,但易出现早熟并陷入局部最优。然后,出现了混沌搜索的概念,研究者将其嵌入启发式算法建立了第一类混合混沌优化算法,可有效克服原启发式算法早熟收敛的缺点。随后,利用混沌映射产生的混沌序列代替启发式算法中的随机参数形成了第二类混合混沌优化算法。混合混沌优化算法有益于实现快速全局收敛和提高计算精度。最后,利用混沌分形特性,从分形理论出发提出一类新颖的混沌分形优化算法,可搜索到优化问题的所有全局最优解。此外,对混沌优化算法研究的几个发展方向进行了展望,诸如加强混沌优化算法的参数设计、处理大规模优化、多目标优化问题以及使用代理模型等。     

面向工程全局优化的混沌优化算法研究进展Research advances of chaos optimization algorithms for engineering global optimization

近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工程应用研究状况为重点,评述了混沌神经网络优化方法、第一类混合混沌优化算法（基于混沌搜索）、第二类混合混沌优化算法（混沌序列代替随机序列）以及混沌分形优化四种主要混沌优化算法。混沌映射最早被引入神经网络,发展了混沌神经网络优化方法,可解决复杂的组合优化等全局优化问题。遗传算法及粒子群等启发式随机算法虽具全局搜索能力,但易出现早熟并陷入局部最优。然后,出现了混沌搜索的概念,研究者将其嵌入启发式算法建立了第一类混合混沌优化算法,可有效克服原启发式算法早熟收敛的缺点。随后,利用混沌映射产生的混沌序列代替启发式算法中的随机参数形成了第二类混合混沌优化算法。混合混沌优化算法有益于实现快速全局收敛和提高计算精度。最后,利用混沌分形特性,从分形理论出发提出一类新颖的混沌分形优化算法,可搜索到优化问题的所有全局最优解。此外,对混沌优化算法研究的几个发展方向进行了展望,诸如加强混沌优化算法的参数设计、处理大规模优化、多目标优化问题以及使用代理模型等。     

双相介质参数反演的混沌搜索方法

混沌运动能在一定的范围内按自身的规律不重复地遍历所有状态。利用这个特点 ,本文将混沌运动引入到双相介质参数反问题的研究中。首先利用边界元方法实现了由介质参数到地表位移的非线性映射 ,然后通过建立合成位移与实测位移的相关函数将参数识别问题归结为优化问题 ,最后利用混沌运动指导优化搜索求得介质参数。算例结果表明了混沌搜索方法用于双相介质参数反演问题的可行性和有效性     

结构设计中的混沌优化方法及其改进

在变尺度混沌优化方法研究中．结合结构优化问题的特点,提出了一种改进的混沌优化求解算法,用来解决带有多种约束条件的结构优化设计问题。在有限元分析和优化设计软件JEFIX中实现了上述算法．并通过数值算例讨论了变尺度混沌优化方法在结构优化中的可行性及存在的问题,得到了一些重要结论。     

离散神经网络中的分岔,混沌及控制混沌

本文通过数值方法研究了一类离散神经网络中“内依马克－沙克分岔”、混沌及控制混沌问题。在分岔出现后，随着参数的改变发现不变吉Γβ湮来现象。对一类混沌给出其活动区域的。研究了周期比例脉冲方法（ＧＭ方法）控制混沌在离散神经网络中的应用，讨论了其控制混沌的策略与机制，提出一种变幅值冲控制方法，比ＧＭ方法有明显优点。     

受迫Duffing振子中混沌运动的控制

本文研究了受迫Ｄｕｆｆｉｎｇ振子发生混沌运动时的控制问题，通过周期激振力、自适应控制和连续反馈控制来抑制、控制其中的混沌运动，使系统从混沌运动状态转变变到规则运动状态。     

亚音速气流作用下薄板结构混沌运动的时滞反馈控制

研究了亚音速气流下非线性二维薄板结构在横向周期载荷作用下的混沌运动及控制问题。基于von Karman大变形板理论和分离变量法,建立了亚音速下薄板结构的运动控制方程。对于未控系统,采用Melnikov方法判断其混沌运动阈值,并用Runge-Kutta法进行数值验证。对处于混沌运动状态的系统,采用时滞反馈控制方法对混沌运动进行控制。结果表明,Melnikov方法可以有效地预测系统的混沌运动行为,时滞反馈控制方法可以有效地将系统的混沌运动转化为周期运动。     

非线性函数的混沌优化方法比较研究

已有的混沌优化方法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器，而Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布，不利于搜索的效率和能力。为此，首先根据Logistie映射混沌轨道点密度函数的特点，建立改进的混沌-BFGS混合优化算法。之后，考虑到Kent映射混沌轨道点密度为均匀分布，建立了基于Kent映射的混沌-BFGS混合优化算法。然后对五种混合优化方法——不加改进的和改进的基于Logistic映射的混沌-BFGS法，基于Kent映射的混沌-BFGS法，Monte Carlo试验-BFGS法，网格-BFGS法进行了研究，分别对3个低维和2个高维非线性复杂测试函数进行优化计算，对它们的全局优化计算效率和寻优能力做了比较，并探讨了混合优化方法全局优化性能差异的原因。结果表明，混沌优化方法是与Monte Carlo方法类似的一种随机性试验优化方法。而且，这类优化方法的计算性能至少与以下因素有关：混沌／随机序列的统计性质，优化问题全局最优点位置。     

非自旋航天器混沌姿态运动及其参数开闭环控制

研究万有引力场中受大气阻力且存在结构内阻尼的非自旋航天器在椭圆轨道上平面天平动的混沌及其参数开闭环控制问题．在建立数学模型的基础上确定出现混沌的必要条件并数值验证混沌的存在性，提出非线性振动系统混沌运动的参数开闭环控制并应用于控制航天器的混沌姿态运动．     

一类混沌神经网络的观测器广义投影同步设计

研究了混沌神经网络的广义投影同步问题.基于改进的非线性状态观测器理论和极点配置技术,设计了一种新的广义投影同步方案.该方案可以实现不同混沌神经网络之间的广义投影同步.通过对细胞神经元系统和三阶Winner-Take-All竞争型混沌神经元系统的数值仿真试验,进一步验证了所提方案的有效性.该方案具有全局性,与混沌神经网络的初始条件无关,且可以灵活地调整同步误差的收敛速度.     

汽车微弱振动信号的混沌振子识别

混沌振子对微弱信号的检测在实际应用中具有重要价值。论文介绍了微弱信号检测的混沌振子理论，提出了混沌振子的幅频联调自适应方法，用以识别微弱信号，并给出了幅频联调自适应方法的具体步骤．对淹没在强噪声中微弱周期信号混沌检测进行了仿真分析。针对汽车在运行中飞轮壳出现裂纹的问题，用混沌振子进行了实际微弱振动信号识别。与相关的其它研究进行对比，确定所识别出的单周期微弱振动信号，说明了该裂纹的出现，该项研究可应用于汽车各个部件的隐蔽性故障分析。     

流体混沌混合过程的可视化方法研究

为解决流体混沌混合的可视化问题，本文提出采用逆向庞加莱胞映射方法，来控制混沌系统数值模拟过程中的初始误差敏感，用插值胞映射的方法，来提高模拟效率。并用这一方法，成功地实现了扭转弯管中的混沌混合过程的计算机动画模拟，研究表明，本文所提出的逆向庞加莱胞映射和插值映射相结合，可以大幅度提高模拟精度和与速度，从而实现流体混沌混合的过程模拟。     

标准信号置换法控制Mathieu方程的混沌

用数值方法揭示了非线必ａｔｈｉｅｕ方程的一种特殊形式－在纵向简谐激励、非线笥阻尼和联接质量惯性力作用下的欧拉变曲问题的分岔现象和混沌行为，利用标准周期信号置换的混沌控制方法（即用标准周期信号置换混沌系统中的某个变量，使系统的混沌为为周期行为的方法），对这种混沌行为进行控制，得到受控后系统的稳定周期（包括低周期、高周期和准周期）振动的结果。     

圆柱绕流的非线性动力学

本文利用非线性动力学的概念和方法来研究粘性不可压缩流体的二维圆柱绕流问题．计算了定常流失稳以及出现混沌的临界雷诺数，并估计了混沌解的一些统计特征．     

力学系统混沌的主动控制

对混沌进行控制是将非线性科学应用于工程技术的新研究领域．本文首先综述对力学系统混沌运动进行控制的各种策略，然后讨论了实现中的关键问题，介绍了成功的实验．最后，指出了该领域中值得注意的若干问题．     

Melnikov方法没有平移不变性

本文指出Ｍｅｌｎｉｋｏｖ方法应用中的一个问题，由该方法得到的参数空间中混沌区域受平移变换影响，因而对相同系统以不同方式应用该方法将得到不同的混沌阈值，最后初步分析了产生这种现象的原因。     

分维数估计及其在机床颤振混沌研究中的应用

分维数是刻画混沌吸引子“奇异”程度的一个十分重要的参数。本文针对分维数估计中存在的问题，提出了一种利用神经网络方法估计维数的算法并将其应用于机床颤振混沌研究中，取得了较好的效果。     

带时滞的二元神经元网络的OPNCL控制和复杂网络的时间延迟反馈控制

针对一种带时滞的二元神经元网络和一种复杂网络的混沌控制问题,利用开环加非线性闭环(Open Plus Nonlinear Closed Loop,OPNCL)方法和时间延迟反馈控制(Time Delay FeedbackControl,TDFC)方法,分别设计了该混沌网络和混沌系统的控制器。从理论上证明了第一种控制器可使该网络系统的解稳定地传递到选定的目标,并通过数值模拟实验进一步验证了两种方法的有效性。结果表明:该方法避免了开环加非线性闭环控制的一些限制因素;对于任何目标,所控制混沌系统的传递域(Basins of Entrainment)是全局的,避免了有关确定传递域范围的繁琐计算。     

混沌时间序列预测的局域法在边坡变形分析中的应用

边坡作为一个复杂系统,其本身的各种参量是不确定的和随机的,在其演化过程中,表现出复杂的非线性行为,发生一系列的混沌现象。本文运用现代混沌理论,对边坡变形的预测问题进行探索性研究,把混沌时间序列理论引入到边坡工程研究中,对该理论的建立及预测方法进行系统地讨论,为该领域的研究提供完整的技术方法。通过对新滩滑坡的研究结果表明,混沌时间序列方法对混沌序列的预测较线性时间序列具有较高的精度。