4、复杂网络集群同步的数值模拟与脉冲同步研究

复杂网络集群同步研究

复杂网络集群同步的数值模拟与脉冲同步研究

数值模拟部分

在数值模拟研究中,我们主要考虑了两类不同的Lur’e系统,即Chua电路和Rössler振荡器。

系统模型
  • Chua电路 :其微分方程形式如下:
    [
    \begin{cases}
    \dot{z}_1(t) = -a \cdot z_1(t) + a \cdot z_2(t) - a \cdot f (z_1(t)) \
    \dot{z}_2(t) = z_1(t) - d \cdot z_2(t) + d \cdot z_3(t) \
    \dot{z}_3(t) = -b z_2(t) - c \cdot z_3(t)
    \end{cases}
    ]
    其中,(a = 9.78),(b = 14.97),(c = 0),(d = 1),非线性函数为(f (z_1(t)) = 0.75z_1(t) + \frac{1}{2}(1.31 - 0.75)(|z_1 + 1| - |z_1 - 1|))。
  • Rössler振荡器 :其微分方程为:
    [
    \begin{cases}
    \dot{s}_1(t) = -\alpha s_1(t) + \beta s_3(t) \
    \dot{s}_2(t) = \gamma z_1(t) + 0.2s_2(t) \
    \dot{s}_3(t) = 0.2 - 5.7s_3(t) + s_2(t) \cdot s_3(t)
    \end{cases}
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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