朝阳似火 发表于 2015-12-18 17:46

时滞系统的最大lyapunov指数估算?


第二,如果不一样,那一般应用什么方法去求时滞系统的最大lyapunov指数?

springsigs 发表于 2015-12-19 17:12

两者没有关系,你给出的是运动微分方程,一般的处理思路是现对微分方程进行求解,求的方程的时间序列,然后再用你所说的wolf法等方法对相关序列进行分析求解lyapunov指数

朝阳似火 发表于 2015-12-19 19:15

你有什么好的带有程序的参考资料吗?

朝阳似火 发表于 2015-12-19 21:03

我把写的程序发上来,但是有问题,请问怎么修改?function dx=loren(t,x,z)
%global r k4 b d1 a A B u mu1 C d2 tau
xlag=z(:,1);
s=zeros(4,1);
%% 模型形式
s(1)=50+1000.*x(2).*x(4)-0.000098.*x(3).*x(1)-0.011.*x(1);
s(2)=0.000098.*x(3).*x(1)-0.1.*x(2)-1200.*x(2).*x(4);
s(3)=200.*x(2)-0.67.*x(3);
s(4)=exp(-0.5).*0.05.*xlag(2).*xlag(4)-0.3.*x(4);
function lambda_1=lyapunov_wolf(data,N,m,tau,p)
%该函数用来计算时间序列的最大Lyapunov 指数--Wolf 方法
%m: 嵌入维数
%tau:时间延迟
%data:时间序列
%N:时间序列长度
%lambda_1:返回最大lyapunov指数值
%**************************************************************************
%ode计算整数阶系统的时间序列
%******************************************************************
Delays=;
delt_t1 = 0.001;
t1 = 0:delt_t1:60;
y1=dde23('loren',Delays,,t1);
xx1 = y1(:,1)';
x1 = spline(y1.x, xx1, t1);
data= x1(20000:10:60000);                              %采样
N=length(data);
m=4;
tau=3;
%*****************************************************
% FFT计算平均周期
%**********************************************************
x=data;
xPower=abs(fft(x)).^2;
NN=length(xPower);
xPower(1)=[];                                           %去除直流分量
NN=floor(NN/2);
xPower=xPower(1:NN);
freq=(1:NN)/NN*0.5;
=max(xPower);
P=index;
%*************************************************************
min_point=1; %&&要求最少搜索到的点数
MAX_CISHU=5 ;%&&最大增加搜索范围次数
%FLYINGHAWK
%   求最大、最小和平均相点距离
    max_d = 0;                                       %最大相点距离
    min_d = 1.0e+100;                                  %最小相点距离
    avg_dd = 0;
    Y=reconstitution(data,N,m,tau);                  %相空间重构
    M=N-(m-1)*tau;                                     %重构相空间中相点的个数
    for i = 1 : (M-1)
      for j = i+1 : M
            d = 0;
            for k = 1 : m
                d = d + (Y(k,i)-Y(k,j))*(Y(k,i)-Y(k,j));
            end
            d = sqrt(d);
            if max_d < d
               max_d = d;
            end
            if min_d > d
               min_d = d;
            end
            avg_dd = avg_dd + d;
      end
    end
    avg_d = 2*avg_dd/(M*(M-1));                %平均相点距离
   
    dlt_eps = (avg_d - min_d) * 0.02 ;         %若在min_eps~max_eps中找不到演化相点时,对max_eps的放宽幅度
    min_eps = min_d + dlt_eps / 2 ;            %演化相点与当前相点距离的最小限
    max_eps = min_d + 2 * dlt_eps;         %&&演化相点与当前相点距离的最大限
   
%   从P+1~M-1个相点中找与第一个相点最近的相点位置(Loc_DK)及其最短距离DK
    DK = 1.0e+100;                           %第i个相点到其最近距离点的距离
    Loc_DK = 2;                              %第i个相点对应的最近距离点的下标
    for i = (P+1):(M-1)                        %限制短暂分离,从点P+1开始搜索
      d = 0;
      for k = 1 : m
            d = d + (Y(k,i)-Y(k,1))*(Y(k,i)-Y(k,1));
      end
      d = sqrt(d);
      if (d < DK) & (d > min_eps)
         DK = d;
         Loc_DK = i;
      end
    end
%   以下计算各相点对应的李氏数保存到lmd()数组中
%   i 为相点序号,从1到(M-1),也是i-1点的演化点;Loc_DK为相点i-1对应最短距离的相点位置,DK为其对应的最短距离
%   Loc_DK+1为Loc_DK的演化点,DK1为i点到Loc_DK+1点的距离,称为演化距离
%   前i个log2(DK1/DK)的累计和用于求i点的lambda值
    sum_lmd = 0 ;                              % 存放前i个log2(DK1/DK)的累计和
    for i = 2 : (M-1)                        % 计算演化距离      
      DK1 = 0;
      for k = 1 : m
            DK1 = DK1 + (Y(k,i)-Y(k,Loc_DK+1))*(Y(k,i)-Y(k,Loc_DK+1));
      end
      DK1 = sqrt(DK1);
      old_Loc_DK = Loc_DK ;                  % 保存原最近位置相点
      old_DK=DK;

%   计算前i个log2(DK1/DK)的累计和以及保存i点的李氏指数
      if (DK1 ~= 0)&( DK ~= 0)
         sum_lmd = sum_lmd + log(DK1/DK) /log(2);
      end
      lmd(i-1) = sum_lmd/(i-1);
%   以下寻找i点的最短距离:要求距离在指定距离范围内尽量短,与DK1的角度最小
      point_num = 0; % &&在指定距离范围内找到的候选相点的个数
      cos_sita = 0; %&&夹角余弦的比较初值 ——要求一定是锐角
      zjfwcs=0   ;%&&增加范围次数
         while (point_num == 0)
         % * 搜索相点
            for j = 1 : (M-1)
                if abs(j-i) <=(P-1)      %&&候选点距当前点太近,跳过!
                   continue;      
                end
               
                %*计算候选点与当前点的距离
                dnew = 0;
                for k = 1 : m
                   dnew = dnew + (Y(k,i)-Y(k,j))*(Y(k,i)-Y(k,j));
                end
                dnew = sqrt(dnew);
               
                if (dnew < min_eps)|( dnew > max_eps )   %&&不在距离范围,跳过!
                  continue;            
                end
                              
                %*计算夹角余弦及比较
                DOT = 0;
                for k = 1 : m
                  DOT = DOT+(Y(k,i)-Y(k,j))*(Y(k,i)-Y(k,old_Loc_DK+1));
                end
                CTH = DOT/(dnew*DK1);
               
                if acos(CTH) > (3.14151926/4)      %&&不是小于45度的角,跳过!
                  continue;
                end
               
                if CTH > cos_sita   %&&新夹角小于过去已找到的相点的夹角,保留
                  cos_sita = CTH;
                  Loc_DK = j;
                  DK = dnew;
                end

                point_num = point_num +1;
               
            end         
         
            if point_num <= min_point
               max_eps = max_eps + dlt_eps;
               zjfwcs =zjfwcs +1;
               if zjfwcs > MAX_CISHU    %&&超过最大放宽次数,改找最近的点
                   DK = 1.0e+100;
                   for ii = 1 : (M-1)
                      if abs(i-ii) <= (P-1)      %&&候选点距当前点太近,跳过!
                     continue;      
                      end
                      d = 0;
                      for k = 1 : m
                        d = d + (Y(k,i)-Y(k,ii))*(Y(k,i)-Y(k,ii));
                      end
                      d = sqrt(d);
         
                      if (d < DK) & (d > min_eps)
                         DK = d;
                         Loc_DK = ii;
                      end
                   end
                   break;
               end
               point_num = 0          ;   %&&扩大距离范围后重新搜索
               cos_sita = 0;
            end
      end
   end

%取平均得到最大李雅普诺夫
lambda_1=sum(lmd)/length(lmd);
plot(lmd)function X=reconstitution(data,N,m,tau)
%该函数用来重构相空间
% m      为嵌入空间维数
% tau    为时间延迟
% data   为输入时间序列
% N      为时间序列长度
% X       为输出,是m*n维矩阵
M=N-(m-1)*tau;   %相空间中点的个数
for j=1:M          %相空间重构
for i=1:m
      X(i,j)=data((i-1)*tau+j);
end
end暂时运行结果图:

朝阳似火 发表于 2015-12-20 21:56

结果还是我自己搞出来啦。

朝阳似火 发表于 2015-12-21 10:28

1. wolf计算的最大lyapunov指数值,请问下图的横坐标是表示什么?



2. 下图t1的初值与末值应怎样取最好?这个是否求数值解的时间的初值与末值有关?

3. 为什么下图这个只取y1(:,1)',而不取y1(:,2)',y1(:,3)'?




ranjie 发表于 2017-8-25 08:17

可以分享一下吗,
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