In this paper chaotic mothions of a straight pipe conveying oscillatory flow and being subjected to external forces such as earthquake are theoretically investigated. The nonlinear partial differential equation of motion is derived by Newton's method. In this equation, the nonlinear curvature of the pipe and the thermal expansion effects are contained. The nonlinear ordinary differential equation transformed from that partial differential equation is a type of Hill's equations, which have the parametric and external exciation term. This original system is transfered to the averaged system by the averaging theory. Bifurcation curves of chaotic motion of the piping system are obtained in the general case of the frequency ratio, n by applying Melnikov's method. Numerical simulations are performed to demonstrate theorectical results and show strange attactors of the chaotic motion.
In order to fully reflect variation characteristics of composite concrete dam health state, the monitoring data is applied to diagnose composite concrete dam health state. Composite concrete dam lesion development to wreckage is a precursor, and its health status can be judged. The monitoring data are generally non-linear and unsteady time series, which contain chaotic information that cannot be characterized. Thus, it could generate huge influence for the construction of monitoring models and the formulation of corresponding health diagnostic indicators. This multi-scale diagnosis process is from point to whole. Chaotic characteristics are often contained in the monitoring data. If chaotic characteristics could be extracted for reflecting concrete dam health state and the corresponding diagnostic indicators will be formulated, the theory and method of diagnosing concrete dam health state can be huge improved. Therefore, the chaotic characteristics of monitoring data are considered. And, the extracting method of the chaotic components is studied from monitoring data based on fuzzy dynamic cross-correlation factor method. Finally, a method is proposed for formulating composite concrete dam health state indicators. This method can effectively distinguish chaotic systems from deterministic systems and reflect the health state of concrete dam in service.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1234-1239
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1993
We study how to design conventional feedback controllers to drive chaotic trajectories of the well-known systems to their equilibrium points or any of their inherent periodic orbits. The well-known chaotic systems are Heon map and Duffing's equation, which are used as illustrative examples. The proposed feedback controller forces the chaotic trajectory to the stable manifold as OGY method does. Simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed design method.
In this paper, the direct adaptive control using neural networks is presented for the control of chaotic nonlinear systems. The direct adaptive control method has an advantage that the additional system identification procedure is not necessary. In order to evaluate the performance of our controller design method, two direct adaptive control methods are applied to a Duffing's equation and a Lorenz equation which are continuous-time chaotic systems. Our simulation results show the effectiveness of the controllers.
In this paper, we propose a method to a synchronization of chaotic UAVs that have unstable limit cycles in a chaos trajectory surface. We assume all obstacles in the chaos trajectory surface have a Van der Pol equation with an unstable limit cycle. The proposed methods are assumed that if one of two chaotic UAVs receives the synchronization command, the other UAV also follows the same trajectory during chaotic UAVs search on the arbitrary surface.
In this paper, Chaotic motions of a curved pipe conveying oscillatory flow are theoretically investigated. The nonlinear partial differential equation of motion is derived by Newton's method. The transformed nonlinear ordinary differential equation is a type of Hill's equation, which have the parametric and external excitation. Bifurcation curves of chaotic motion of the piping systems are obtained by applying Melnikov's method. Poincare maps numerically demonstrate theoretical results and show transverse homoclinic orbit of the chaotic motion.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권4호
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pp.236-241
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2007
This paper presents an adaptive controller using chaotic dynamic neural networks(CDNN) for nonlinear dynamic system. A new dynamic backpropagation learning method of the proposed chaotic dynamic neural networks is developed for efficient learning, and this learning method includes the convergence for improving the stability of chaotic neural networks. The proposed CDNN is applied to the system identification of chaotic system and the adaptive controller. The simulation results show good performances in the identification of Lorenz equation and the adaptive control of nonlinear system, since the CDNN has the fast learning characteristics and the robust adaptability to nonlinear dynamic system.
LDR(Low Date Rate) UWB(Ultra Wide Band) 시스템에서 chaotic 신호를 이용한 OOK(On Off Keying) 통신 방법이 선택적 사항으로 채택되어 있다. 이 시스템에서 중요 회로 중에 하나인 chaotic 신호 발생 회로는 현재 대부분 아날로그 형태의 피드백 구조를 이용하고 있으나, 아날로그 형태의 피드백 구조는 공정 변화에 대한 취약점이 있어 양산성에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 0.18 um CMOS 공정을 이용하여 디지털 구조의 PN-sequence를 응용하여 중심 주파수 4 GH에서 2 GHz의 대역폭을 갖는 Quasi-chaotic 신호 발생 회로를 설계 및 검증하였다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.857-860
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1993
In this paper, we apply the self generating neuro fuzzy model (SGNFM) to the dimension analysis of the chaotic time series. Firstly, we formulate a nonlinear time series identification problem with nonlinear autoregressive (NARMAX) model. Secondly, we propose an identification algorithm using SGNFM. We apply this method to the estimation of embedding dimension for chaotic time series, since the embedding dimension plays an essential role for the identification and the prediction of chaotic time series. In this estimation method, identification problems with gradually increasing embedding dimension are solved, and the identified result is used for computing correlation coefficients between the predicted time series and the observed one. We apply this method to the dimension estimation of a chaotic pulsation in a finger's capillary vessels.
This paper proposes the method to recognize of time series data based on the chaotic feature extraction. Features extract from time series data using the chaotic time series data analysis and the pattern recognition process is using a neural network classifier. In experiment, EEG(electroencephalograph) signals are extracted features by correlation dimension and Lyapunov experiments, and these features are classified by multilayer perceptron neural networks. Proposed chaotic feature extraction enhances recognition results from chaotic time series data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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