混沌理论及其应用
工程学中的混沌理论和应用
工程学中的混沌理论和应用混沌理论是20世纪60年代提出的一种新理论，它可以描述非线性系统中的复杂运动。
它不仅在物理学中有重大的应用，同样也在工程学中有广泛的应用。
混沌的本质是指系统变化的无规律性和不可预测性，很难预测物理系统的行为，由此导致了一些传统的控制方法和设计方法失效，因此混沌理论的研究在一些已知工程问题的解决中是非常重要的。
工程学中的混沌理论有广泛的应用，其中最有代表性的是在控制系统方面的应用。
在某些控制系统中，需要将输入信号转化为某些输出信号，但是这些信号会受到各种各样的干扰，使得系统的性能无法得到有效的保证。
传统的控制方法无法解决因为干扰及其他未知因素而带来的系统不可控制的问题，因此，混沌控制理论应运而生。
混沌控制理论的主要思想是通过调整控制参数或控制信号，使系统处于某种稳态或状态下。
控制的过程通常涉及对系统的输出进行监控，并相应地调节系统的输入信号，以反向反馈和稳定系统状态。
混沌控制理论中，最常用的方法就是基于混沌现象的控制，具体应用方式是基于混沌算法设计开关电源、控制器等，使得系统能够自行调整，达到最佳效果。
混沌控制的应用领域非常广泛，其中最为突出的就是在通信领域中的应用。
混沌可以用于通信数据的加密和解密，同时也可以利用混沌产生的噪声进行通信信号的抗干扰和隐蔽传输，增强通信的保密性和安全性。
此外，在物联网领域中，由于系统复杂度的增加和通信难度的增大，混沌控制的应用得到了广泛的应用和研究。
除了控制领域，在工程学的其他领域中，混沌的应用也具有重要的意义。
例如，在机械工程或建筑工程中，混沌理论可以用于预测和控制结构的震动。
当结构受到外部激励时，混沌控制可以使得结构保持稳定，减少损失和灾难。
同样，在计算机科学领域中，混沌控制可以用于优化算法，改进数据的模拟和处理能力。
总的来说，混沌理论在工程学中的应用依然存在很多挑战和问题，但是已经证明了它具有重要的价值和研究意义。
在未来，随着混沌控制理论的不断完善和技术的提升，工程学中混沌理论的应用空间将变得更加广泛。
动力系统中的混沌理论及应用研究
动力系统中的混沌理论及应用研究混沌理论，一直是科学界的一个热门话题。
它是关于复杂系统的研究，可以用来描述许多物理系统，从而更好的理解和处理这些系统的行为。
在“混沌”的定义中，它是指无序，难以确定、复杂而又规律的现象，深受许多学科领域的重视，尤其是在力学和数学中，已经成为一个重要主题。
一、混沌系统的定义和特性混沌系统是指当它的初态、边界和参数发生微小变化时，系统的行为将出现剧烈的变化。
无论初始状态和精确精度如何，最终结果也会快速地变得难以预测。
一般来说，混沌系统表现出了三个基本的特性：明散度、不可逆性和敏感依赖。
明散度是指系统中稳定性和无序性之间的对立关系。
如果在一个系统中任意两点之间的距离会随着时间的推移而迅速增大，则称该系统具有散度特性。
不可逆性是指系统行为具有指向时间的箭头，即对于一个给定的初始状态，系统不会倒回到过去状态。
敏感依赖则指微小初始变化会导致系统的结果发生很大的变化。
这种依赖性可以产生类似于蝴蝶效应的现象，即初始状态中一个小小变化，会随着时间的推移逐渐扩大到整个系统中。
二、混沌的应用领域尽管混沌现象在科学领域中一直备受关注，但它的具体应用还远未完全开发。
混沌现象最大的好处是使我们对现实中的复杂系统进行了深入的研究和理解。
在物理、化学、生命科学、气象学、经济学等领域，混沌理论被广泛应用，为对复杂系统的分析、预测和控制提供了一些新的思路。
其中最常用的领域是控制工程，特别是自适应控制、非线性系统的设计等。
三、混沌的数学模型混沌现象被用来刻画各种行为的物理模型，其中对于一个常见的模型是洛伦兹方程。
这个方程系统描述了具有强散度的系统，在某些情况下可以描述天气和气象现象。
另外，还有一个著名的模型是Henon映射，它模拟了含有较大非线性的系统，并作为混沌现象的经典示例之一。
四、混沌的控制方式混沌现象的控制问题是非常具有挑战性的，因为混沌现象是非线性、敏感和不可预测的。
混沌现象的一个重要方面是控制其行为，从而使其不再表现出混沌。
复杂系统中的混沌理论及其应用
复杂系统中的混沌理论及其应用第一章：引言复杂系统是指由多个相互作用的组件所组成的系统，这些组件具有多种相互依赖的关系，实际上，复杂系统在现实生活中无处不在，如天气系统、生态系统、社会经济系统等。
复杂系统中的混沌现象一直以来都是自然科学研究的热点之一。
自1960年勒纳德首次提出这一概念以来，混沌理论已经经历了从初步的探究到逐步系统化的过程，同时在多个领域得到了广泛应用。
本文将进行系统的阐述和解读。
第二章：混沌理论概述混沌是指由于微小变化产生的可重复但难以预测的涨落，即所谓的“蝴蝶效应”。
这个概念的引入，为科学研究提供了一种新的思路和方法。
混沌现象的本质可以用非线性动力学来描述，它与经典的确定性理论相违背，其成因主要有以下几方面：1. 系统的非线性特性。
非线性物理系统是具有相对复杂的行为分析方法的系统，并且它的状态变化可以显示出混沌现象。
2. 源于系统的不可预测性。
实际上，对于系统的初始状态微小差异，都会导致系统在不同的时间出现指数级的差异，产生不可预测的结果。
3. 内部噪声的影响。
在现实生活中，系统中复杂的因素是难以完美控制和消除的，因此这些内部噪声也会引起混沌现象。
第三章：混沌理论的应用混沌理论的应用一直是自然科学领域的一个重要研究点。
除了物理学、生物学、天文学等领域外，其在金融、信号处理、网络等其他领域也有着广泛的应用。
1. 混沌在信号处理中的应用。
传统的信号处理方法往往是基于频域分析，而混沌理论则通过采用非线性的过程将信号转化为随机波动，从而更好地实现信号的处理。
2. 混沌在金融领域中的应用。
金融市场中的复杂性和难以预测性是众所周知的。
混沌理论在金融市场分析和控制上有着广泛的应用。
3. 混沌在网络领域中的应用。
网络系统中包含多种不确定性和随机性，因此混沌理论在网络安全、通信协议等方面也有不错的应用。
第四章：混沌理论的瓶颈混沌理论虽然在多个领域有着显著的应用，但仍然存在诸多问题待解决。
比如：1. 理论的不完善性。
混沌理论及其应用
混沌理论及其应用■背景混沌是非线性系统所独有且广泛存在的一种非周期运动形式⩸其覆盖面涉及到自然科学和社会科学的几乎每一个分支。
混沌运动的早期研究可以追溯到1963年美国气象学家Lorenz对两无限平面间的大气湍流的模拟。
在用计算机求解的过程中，Lorenz发现当方程中的参数取适当值时，解是非周期的且具有随机性，即由确定性方程可得出随机性的结果，这与几百年来统治人们思想的拉普拉斯确定论相违背（确定性方程得出确定性结果）。
随后，Henon和Rossler等也得到类似结论。
Ruelle，May等对这类随机运动的特性进行了进一步研究，从而开创了混沌这一新的研究方向，近二三十年来，近似方法、非线性微分方程的数值积分法，特别是计算机技术的飞速发展，为人们对混沌的深入研究提供了可能，混沌理论研究取得的可喜成果也使人们能够更加全面透彻地认识、理解和应用混沌。
本文将介绍与混沌有关的基本概念和基本理论以及混沌应用研究的最新进展。
■混沌的基本知识混沌又称为蝴蝶效应，对于初始的条件非常敏感，目前尚无通用的严格的定义，一般认为，一周期信号输入某一确定的系统产生的貌似随机的信号，这种信号具有无穷嵌套和内秉随机性。
例如Logistic 映射，是非线性方程中出现的一个能成功地进行实验数学研究的不寻常的实例，它虽然简单却能体现出所有非线性现象的本质。
以Logistic 映射这只“小麻雀”为例来说明混沌运动的基本性质。
映射如式（1）最初用来描述昆虫的世代变化规律：（1）其中α为控制参量。
从[0,1]内点x0出发，由Logistic映射的迭代形成了一个序列，即x n= f n(x0), n = 0,1,2,…α值确定后，由任意初值x0在[0,1]内变化可迭代出一个确定的时间序列{x n}（称为x0的轨道）。
对于不同的α值系统将呈现不同的特性，如下图（1）所示。
纵坐标为变量x，所属区间为[0,1]，横坐标为控制参量α，所属区间为[0,4]，把参量空间分,500步，对每个固定的参量值α，变量x0从某一个初值开始迭代，把后继500个轨道点都画到所选参量的纵方向上这样扫过全部的参量范围。
浅谈混沌理论及其在生活中的应用
浅谈混沌理论及其在生活中的应用摘要：随着科学技术的不断发展以及科学研究的不断加深，最近几十年混沌学开始兴起。
在非线性科学上，混沌现象指的是一种确定的但不可预测的运动状态。
它的外在表现和纯粹的随机运动很相似，即都不可预测。
但和随机运动不同的是，混沌运动在动力学上是确定的，它的不可预测性是来源于运动的不稳定性。
或者说混沌系统对无限小的初值变动和微扰也具于敏感性，无论多小的扰动在长时间以后，也会使系统彻底偏离原来的演化方向。
本文将简单讨论一下混沌理论及其在生活中的应用。
关键词：混沌理论生活中的应用1、混沌理论的提出美国麻省理工学院气象学家爱德华·罗伦兹（Edward N.Lorentz）为了预报天气，他用计算机求解仿真地球大气的13个方程式，意图是利用计算机的高速运算来提高长期天气预报的准确性。
1963年的一次试验中，为了更细致地考察结果，在科学计算时，洛伦兹对初始输入数据的小数点后第四位进行了四舍五入。
他把一个中间解0.506取出，提高精度到0.506127再送回。
而当他喝了杯咖啡以后，回来再看时大吃一惊：本来很小的差异，前后计算结果却偏离了十万八千里!前后结果的两条曲线相似性完全消失了。
再次验算发现计算机并没有毛病，洛伦兹发现，由于误差会以指数形式增长，在这种情况下，一个微小的误差随着不断推移造成了巨大的后果。
后来，洛伦兹在一次演讲中提出了这一问题。
他认为，在大气运动过程中，即使各种误差和不确定性很小，也有可能在过程中将结果积累起来，经过逐级放大，形成巨大的大气运动。
于是，洛伦兹认定，他发现了新的现象：事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性。
1979年12月，洛伦兹在华盛顿的美国科学促进会的一次讲演中提出：一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，有可能会在美国的德克萨斯引起一场龙卷风。
他的演讲和结论给人们留下了极其深刻的印象。
时至今日，这一论断仍为人津津乐道，更重要的是，它激发了人们对混沌学的浓厚兴趣。
混沌理论在经济学中的应用实例
混沌理论在经济学中的应用实例混沌理论是20世纪70年代发展起来的新兴理论，揭示了非线性系统中看似无序、混乱的行为背后隐藏着一种隐含的规律性。
在经济学领域，混沌理论的应用也逐渐得到了学者们的重视，并在诸多实例中展现出了强大的解释和预测能力。
一、股市波动股市的波动一直是经济学家们关注的焦点之一。
传统的金融理论认为股市价格变动是呈现出一种随机游走的趋势，无法找到规律性可循。
然而，混沌理论的引入改变了这一观点。
通过混沌理论的分析，研究者发现股市价格并非完全随机，而是存在一定的自相似性和吸引子结构，从而导致股市在变动中呈现出一种混沌状态，使得价格的波动虽表现出随机性，却又不是纯粹的随机过程。
二、经济周期经济学中的经济周期是描述国民经济长期运行规律的一种现象。
传统的宏观经济周期理论认为，经济发展过程中会产生周期性的波动，这些波动呈现出一定的规律性，如繁荣期、衰退期、萧条期和复苏期等。
然而，混沌理论的介入打破了这种简单的循环理论。
混沌理论认为，经济系统中存在着由外部干扰和内部复杂性交互引起的非线性效应，导致经济发展呈现出一种“群体智慧”的混沌动态特性，使得经济周期的规律性变得更加复杂和多样化。
三、金融风险管理金融风险管理是金融领域的一个重要课题，涉及到金融机构和投资者在资产配置和投资决策中如何有效地管理和控制风险。
混沌理论通过对金融市场的非线性特性和复杂性进行研究，提出了一种新的风险管理思路。
传统的风险管理方法往往基于线性假设和正态分布假设，无法较好地适应金融市场的实际情况。
混沌理论则强调通过对金融市场的混沌动力学特性进行分析和建模，建立更为适合金融市场实际情况的风险管理体系，更好地把握市场风险的变化和控制手段。
四、市场竞争市场竞争是经济学中一个重要的研究对象，混沌理论为市场竞争的分析提供了新的视角。
混沌理论认为，市场竞争的结果并非总是呈现出完美竞争或垄断的情况，而是会由于市场参与者的数量、行为的非线性效应、信息的不对称性等因素而表现出混沌状态。
混沌理论及其应用实例共59页
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
谢谢！
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 。——陆 游 52、 生 命 不 等 于是呼 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
混沌理论及其应用研究
e综述e 唐 巍等 混沌理论及其应用研究
23
蝶效应 仅仅是蝴蝶翅膀的一次小小扇动 就有可 能改变一个月以后的天气情况
图 对初值的敏感性
具有分形的性质 如图 所示 混沌的 奇 异吸引子在微小尺度上具有与整体自相似的几何结
构 对它的空间描述只能采用分数维
c神 经 网 络 将 混 沌 与 神 经 网 络 相 融 合 使 神 经网络由最初的混沌状态逐渐退化到一般的神经网
络 利用中间过程混沌状态的动力学特性使神经网
络逃离局部极小点 从而保证全局最优 可用于联想
记 忆 Z机 器 人 的 路 径 规 划 等 U图像数据压缩 把复杂的图 像数 据用一 组能
b 混沌的应用前景
混沌应用可分为混沌综合和混沌分析 前者利 用人工产生的混沌从混沌动力学系统中获得可能的
功能 如人工神经网络的联想记忆等Q后者分析由复 杂的人工和自然系统中获得的混沌信号并寻找隐藏
的确定性规则 如时间序列数据的非线性确定性预 测等 混沌的具体的潜在应用 可 ‘a 概括如下
优 化 利 用 混 沌 运 动 的 随 机 性Z遍 历 性 和 规 律性寻找最优点 可用于系统辨识Z最优参数设计等 众多方面
成 步 对每个固定的参量值 变量 从某一个
初值 统一用
开始迭代 舍去最初暂态
过 程的 个迭代值 再把后继 个轨道点都画
到所选参量的纵方向上 这样扫过全部的参量范围
图 为图 中小矩形区域的放大图
不断地经历倍周期分叉 最终达到混沌
称当
时由系统 产生的序列0 1为混
沌变量 混沌变量0 1的运动形式有如下特征
比例也趋于一个极限 >* 4?5435@A3@
B 混沌的识别
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混沌理论及其应用摘要：随着科学的发展及人们对世界认识的深入，混沌理论越来越被人们看作是复杂系统的一个重要理论，它在各个行业的广泛应用也逐渐受到人们的青睐。
本文给出了混沌的定义及其相关概念，论述了混沌应用的巨大潜力，并指明混沌在电力系统中的可能应用方向。
对前人将其运用到电力系统方面所得出的研究成果进行了归纳。
关键词：混沌理论；混沌应用；电力系统Abstract: With the development of science and the people of the world know the depth, chaos theory is increasingly being seen as an important theory of complex systems, it also gradually by people of all ages in a wide range of applications in various industries. In this paper, the definition of chaos and its related concepts, discusses the enormous application potential chaos, and chaos indicate the direction of possible applications in the power system. Predecessors applying it to respect the results of power system studies summarized.Keywords：Chaos theory;Application of ChaosElectric ;power systems1 前言混沌理论（Chaos theory）是一种兼具质性思考与量化分析的方法，用以探讨动态系统中（如：人口移动、化学反应、气象变化、社会行为等）无法用单一的数据关系，而必须用整体、连续的数据关系才能加以解释及预测之行为。
混沌理论是对确定性非线性动力系统中的不稳定非周期性行为的定性研究（Kellert，1993）。
混沌是非线性系统所独有且广泛存在的一种非周期运动形式 ,其覆盖面涉及到自然科学和社会科学的几乎每一个分支[]1。
近二三十年来,近似方法、非线性微分方程的数值积分法 ,特别是计算机技术的飞速发展 , 为人们对混沌的深入研究提供了可能 ,混沌理论研究取得的可喜成果也使人们能够更加全面透彻地认识、理解和应用混沌。
2 混沌理论概念混沌一词原指宇宙未形成之前的混乱状态，中国及古希腊哲学家对于宇宙之源起即持混沌论，主张宇宙是由混沌之初逐渐形成现今有条不紊的世界。
混沌现象起因于物体不断以某种规则复制前一阶段的运动状态，而产生无法预测的随机效果。
所谓“差之毫厘，失之千里”正是此一现象的最佳批注[]2。
具体而言，混沌现象发生于易变动的物体或系统，该物体在行动之初极为单纯，但经过一定规则的连续变动之后，却产生始料所未及的后果，也就是混沌状态。
但是此种混沌状态不同于一般杂乱无章的的混乱状况，此一混沌现象经过长期及完整分析之后，可以从中理出某种规则出来。
混沌现象虽然最先用于解释自然界，但是在人文及社会领域中因为事物之间相互牵引，混沌现象尤为多见。
如股票市场的起伏、人生的平坦曲折、教育的复杂过程。
2.1 混沌理论的发展混沌运动的早期研究可以追溯到1963年美国气象学家Lorenz对两无限平面间的大气湍流的模拟[]3。
在用计算机求解的过程中, Lorenz发现当方程中的参数取适当值时解是非周期的且具有随机性,即由确定性方程可得出随机性的结果,这与几百年来统治人们思想的拉普拉斯确定论相违背(确定性方程得出确定性结果)。
随后, Henon和Rossler等也得到类似结论Ruelle,May, Feigenbaum 等对这类随机运动的特性进行了进一步研究,从而开创了混沌这一新的研究方向。
混沌理论解释了决定系统可能产生随机结果。
理论的最大的贡献是用简单的模型获得明确的非周期结果[]4。
在气象、航空及航天等领域的研究里有重大的作用。
混沌理论认为在混沌系统中，初始条件十分微小的变化，经过不断放大，对其未来状态会造成极其巨大的差别。
在没有变量的情况下，系统运动是一项有规律的重复行为，通过研究认识这一系统状态，非周期性行为就变成了可以观察的对象。
根据当代数学理论的定义，混沌系统就是“对初始条件极度敏感”的系统。
换句话说，为了精确预测系统的未来状态，需要知道它无限精确的初始状态，即便很小的误差，都将立刻导致预测错误[]5。
混沌理论已被广泛应用于各个领域，如商业周期研究、动物种群动力学、流体运动、行星运转轨道、半导体电流、医学预测（如癫痫发作）以及军备竞赛建模等等。
20世纪60年代，美国麻省理工学院的气象学家Edward Lorenz在计算机上模拟气候类型，他的程序使用了12个回归方程来模拟影响天气的初始因素。
当他把一个中间值提高精度再送回模型中去，惊奇地发现本来很小的差异，竟然完全改变了模型结果[]6。
Lorenz这一偶然发现，就是著名的“蝴蝶效应”——即便很小的变化，都能造成结果的巨大不同，它是混沌理论的经典例子：香港的一只蝴蝶轻轻振动一下翅膀，就有可能在美国的德克萨斯州引发一场龙卷风[]7。
2.2 混沌理论特性(1)随机性：体系处于混沌状态是由体系内部动力学随机性产生的不规则性行为，常称之为内随机性．例如，在一维非线性映射中，即使描述系统演化行为的数学模型中不包含任何外加的随机项，即使控制参数、初始值都是确定的，而系统在混沌区的行为仍表现为随机性。
这种随机性自发地产生于系统内部，与外随机性有完全不同的来源与机制，显然是确定性系统内部一种内在随机性和机制作用。
体系内的局部不稳定是内随机性的特点，也是对初值敏感性的原因所在[]8。
(2)敏感性：系统的混沌运动，无论是离散的或连续的，低维的或高维的，保守的或耗散的。
时间演化的还是空间分布的，均具有一个基本特征，即系统的运动轨道对初值的极度敏感性。
这种敏感性，一方面反映出在非线性动力学系统内，随机性系统运动趋势的强烈影响；另一方面也将导致系统长期时间行为的不可预测性。
气象学家洛仑兹提出的所谓"蝴蝶效应"就是对这种敏感性的突出而形象的说明。
(3)分维性：混沌具有分维性质，是指系统运动轨道在相空间的几何形态可以用分维来描述。
例如Koch雪花曲线的分维数是1.26；描述大气混沌的洛伦兹模型的分维数是2.06体系的混沌运动在相空间无穷缠绕、折叠和扭结，构成具有无穷层次的自相似结构。
(4)普适性：当系统趋于混沌时，所表现出来的特征具有普适意义。
其特征不因具体系统的不同和系统运动方程的差异而变化。
这类系统都与费根鲍姆常数相联系。
这是一个重要的普适常数δ=4．669201609l0299097…(5)标度律：混沌现象是一种无周期性的有序态，具有无穷层次的自相似结构，存在无标度区域。
只要数值计算的精度或实验的分辨率足够高，则可以从中发现小尺寸混沌的有序运动花样，所以具有标度律性质。
例如，在倍周期分叉过程中，混沌吸引子的无穷嵌套相似结构，从层次关系上看，具有结构的自相似，具备标度变换下的结构不变性，从而表现出有序性[]9。
根据混沌理论，企业、组织都是复杂的、动态的、非线性的、共同作用的、极不平衡的系统，它们的未来表现不可能通过过去的或现在的事件、行为来预测。
在混沌状态中，组织行为既不可预测（混沌），又有一定规律（有序）。
3 混沌理论应用混沌理论在自然科学和社会科学中都有着广泛的应用，其具体的潜在应用可概括如下：1.优化：利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性寻找最优点，可用于系统辨识、最优参数设计等众多方面。
2.神经网络：将混沌与神经网络相融合，使神经网络由最初的混沌状态逐渐退化到一般的神经网络，利用中间过程混沌状态的动力学特性使神经网络逃离局部极小点，从而保证全局最优，可用于联想记忆、机器人的路径规划等。
3.图像数据压缩：把复杂的图像数据用一组能产生混沌吸引子的简单动力学方程代替，这样只需记忆存储这一组动力学方程组的参数，其数据量比原始图像数据大大减少，从而实现了图像数据压缩。
4.高速检索：利用混沌的遍历性可以进行检索，即在改变初值的同时，将要检索的数据和刚进入混沌状态的值相比较，检索出接近于待检索数据的状态。
这种方法比随机检索或遗传算法具有更高的检索速度。
5.非线性时间序列的预测：任何一个时间序列都可以看成是一个由非线性机制确定的输入输出系统，如果不规则的运动现象是一种混沌现象，则通过利用混沌现象的决策论非线性技术就能高精度地进行短期预测[]10。
6.模式识别：利用混沌轨迹对初始条件的敏感性，有可能使系统识别出只有微小区别的不同模式。
7.经济混沌的定性预测和经济系统的定量预测：运用混沌理论研究包括财政、金融在内的经济和管理问题，特别是有关证券市场股价指数、汇率变化方面问题。
8.故障诊断: 根据由时间序列再构成的吸引子的集合特征和采样时间序列数据相比较 ,可以进行故障诊断。
9.混沌理论在电力系统中的应用：电力系统实质上是一个强非线性的大系统，在一定条件下完全会出现混沌，其宏观上表现为无规则的机电振荡，严重时甚至会导致互联系统解列，混沌现象貌似随机的性质使得大多数电力系统分析和控制方法变得很不可靠。
电力系统中混沌现象的研究始于20世纪80年代初期，人们最初是研究、分析和抑制混沌，如机电系统混沌振荡、混沌与电压骤降、电力经济中的混沌、水轮发电机组调速系统中控制器参数诱发的混沌等。
其次是在电力系统中应用混沌，如混沌应用于电站经济运行最优负荷分配、静态负荷模型辨识、模糊电力系统稳定器的参数优化以及短期负荷预测、以及电气设备状态监测中信号的检测方面等[]10。
具体应用如下：（1）在东北电力系统短期负荷预测中的应用。
（2）在解决电力系统经济负荷分配中的应用。
（3）在非线性电力系统稳定分析及其控制中的应用。
（4）在电力系统经济调度与经济优化中的应用。
（5）在大型电气设备状态监测中的应用。
虽然已有许多学者对电力系统中的混沌现象进行过初步探索,但还缺乏更为有效的分析手段,至于控制方法则研究甚少。
如何对电力系统中的混沌现象实施有效的控制已成为摆在电力工作者面前的迫切任务之一。
另一方面,如何在电力系统中利用混沌的信息处理能力、优化能力等也是一个值得研究的问题,混沌有望在电力系统的控制器设计、模型参数辨识、最优潮流、机组组合优化、经济负荷分配、电网规划等方面得到应用。
4 总结混沌理论改变了经典物理学的世界观。
经典力学假设牛顿力学是决定性的、可测量和可预测的。