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提出一种将鲸鱼优化算法(WOA)与回声状态网络算法(ESN)结合的WOA-ESN预测方法, 并将此方法应用到永磁同步电机(PMSM)的混沌振荡预测, 进行实验仿真并和其他预测算法比较, 证明所提出方法拥有更高的预测精度。 相似文献
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提出并证明了一种利用时延光子储备池计算短期预测混沌激光的时间序列.具体来说,建立基于光反馈和光注入半导体激光器的储备池结构,通过选择合适的系统参数,时延光子储备池计算可以有效地预测混沌激光约2 ns的动态轨迹.此外,研究了系统参数对预测结果的影响,包括掩模类型、虚拟节点数、训练数据长度、输入增益、反馈强度、注入强度、岭参数和泄漏率.作为一种具有全光实现潜力的机器学习方法,时延光子储备池具有结构简单、训练成本低、易于硬件实现等优点. 相似文献
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哈密顿系统理论是研究非线性系统的一种重要工具, 近年来在电机调速、控制等方面得到广泛应用. 本文针对永磁同步电机运行中存在的混沌现象, 提出一种基于哈密顿函数的永磁同步电机混沌系统鲁棒控制器设计方法. 将永磁同步电机动态模型变换为类Lorenz混沌方程, 在特定参数下, 通过Lyapunov指数和Lyapunov维数的计算可知系统是混沌的. 令电机转速跟踪给定值得误差方程. 由于误差方程并不具有标准哈密顿函数形式, 将其转化为具有扰动不确定项的哈密顿系统, 并与负载扰动一起作为系统的总扰动量, 设计了一种鲁棒控制器. 控制器由两部分组成, 一部分基于互联与阻尼配置法, 实现任意转速的有效跟踪, 另一部分实现扰动补偿. 仿真表明, 控制器使电机迅速脱离混沌状态, 并能实现转速趋近跟踪, 验证了控制器的可行性与有效性. 该方法扩展了哈密顿函数的适用范围, 具有一定的优越性. 相似文献
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提出了多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌系统建模方法. 通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性. 理论上给出多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法. 采用关联积分计算方法对永磁同步电机混沌系统进行相空间重构,以窗式移动的在线学习方式对重构后的永磁同步电机混沌序列进行一步和多步实时在线预测,并讨论了不同测量噪声对该方法的影响. 仿真结果表明,该方法能有效提高永磁同步电机混沌系统的建模精度,具有良好的抗噪能力. 相似文献
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提出了多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌系统建模方法. 通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性. 理论上给出多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法. 采用关联积分计算方法对永磁同步电机混沌系统进行相空间重构,以窗式移动的在线学习方式对重构后的永磁同步电机混沌序列进行一步和多步实时在线预测,并讨论了不同测量噪声对该方法的影响. 仿真结果表明,该方法能有效提高永磁同步电机混沌系统的建模精度,具有良好的抗噪能力.
关键词:
永磁同步电机
多核学习
最小二乘支持向量机
混沌预测 相似文献
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针对部分状态不可测的永磁同步电机混沌系统, 结合自适应滑模控制和扩张状态观测器理论, 提出一种基于扩张状态观测器的永磁同步电机自适应混沌控制方法, 取消了系统所有状态完全可测的限制. 通过坐标变换, 将永磁同步电机混沌模型变为更适宜控制器设计的Brunovsky标准形式. 在系统部分状态和非线性不确定项上界均未知的情况下, 基于扩张状态观测器估计系统未知状态及不确定项, 并设计自适应滑模控制器, 保证系统状态快速稳定收敛至零点. 仿真结果表明, 该控制器能够改善滑模控制的抖振问题以及提高系统鲁棒性.
关键词:
永磁同步电机
混沌控制
扩张状态观测器
自适应滑模 相似文献
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从混沌与分形的关系出发,基于奇怪吸引子的分形结构和时间序列的自仿射特性,提出了一种混沌时间序列的预测方法.采用迭代函数系统跟踪混沌的局部运动轨迹,由此确定统计意义上仿射性能最优的时间序列段,并根据吸引子定理和拼贴定理建立预测模型.以Mackey-Glass混沌系统、脑电信号和Lorenz混沌系统等三种混沌系统为例进行预测试验,结果表明本方法能对混沌时间序列进行准确预测,且对混沌时间序列先验知识要求少,具有广泛的实用性.
关键词:
自仿射
迭代函数系统
混沌时间序列
预测 相似文献
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基于混沌时间序列的非线性自适应预测原理,用一种sigmoid-Volterra自适应预测滤波器研究了连续混沌系统的非线性自适应预测跟踪控制.通过对Lorenz,R?ssler等典型混沌系统的控制,仿真证实了这种sigmoid-Volterra自适应预测控制器的有效性.这种方法的优点在于它既不需要知道精确的混沌系统模型,也不需要进行系统模型辨识.
关键词:
混沌
sigmoid-Volterra自适应预测滤波器
非线性自适应预测跟踪 相似文献
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研究一类复杂变参数混沌系统时间序列的预测问题.首先构造一个变参数Logistic映射,分析变参数混沌系统的特点,指出动力学特征不断变化的这类系统不存在恒定形状的吸引子;结合Takens嵌入定理和神经网络理论,阐述神经网络方法预测具有恒定吸引子形状的混沌系统可行的原因,分析研究其用于预测变参数混沌系统的潜在问题.变参数Ikeda系统的神经网络预测试验验证了理论分析结果,试验还表明,简单增大预测训练样本数可能降低泛化预测精度,训练集的选择对这类系统的泛化预测效果影响极大,指出混沌时间序列预测实用化必须研究解决这类变参数混沌系统的预测.
关键词:
混沌
预测
神经网络
变参数系统 相似文献
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