诱发电位的关联维数研究

研究了视觉刺激前后脑电(EEG)以及视觉诱发电位的非线性特征,计算了单次和多次叠加平均情况下EEG的关联维数,结果表明:诱发电位具有一定的非线性特征,诱发电位的关联维数低于自发脑电,说明诱发电位的复杂性低于自发脑电.     

关联维数在工业“三废”综合利用中的应用

研究分形的特征参数--关联维数的G-P(Grassberger-Ptzcaccia)计算方法.利用关联维数的基本原理,对湖南省1986-2005年的工业"三废"综合利用产品产值数据序列进行分形特征分析,构建m 维相空间及相应的分形特征模型. 研究结果表明,当嵌入维数达到7以后,动力学系统具有相对稳定的关联维数2.98,说明至少有3个因子在影响着该时间序列的动态变化,并且该系统的有效自由度为7.研究中以关联维数作为依据,对建立该时间序列的预测模型有较大的参考价值.     

采用关联维的溢流阀故障诊断

用Grassberger-Procaccia(G-P)算法合理选择嵌入维数、数据长度、延迟时间等重要参数,并且在对数曲线图中准确划定无标度区,以得到比较客观的关联维数.结果表明:关联维有定量描述非线性信息的特点,在一定的工作条件下,不同的故障类型对应不同的关联维数,通过计算溢流阀振动信号的关联维数来诊断出其工作状态.     

Rayleigh-Benard对流温度信号的混沌特性分析

为了揭示Rayleigh-Benard湍流存在的混沌特征,通过对Rayleigh-Benard对流温度信号的时间序列分析,研究了混沌特性随测量点变化的规律.采用G-P算法和小数据法分别得到了描述序列混沌特性的关联维、最大Lyapunov指数及Kolmogorov熵特征参数,证实了高Ra数下Rayleigh-Benard...     

关于G-P算法计算混沌关联维的讨论

关联维是描述混沌系统的一个重要的特征不变量,而G-P算法是目前计算关联维数的一个主要的算法,但是在使用G-P算法时,由于许多参量的选取存在很大的主观性,不同的选取会得到不同的结果,这个问题以前一直没有得到较好的解决。以具有解析结果Lorenz系统进行实例分析,指出采用G-P算法计算关联维数时,应对相关参数进行慎重和细致的选取,否则得出的结论将缺乏说服力。研究结果表明,不同的范数选取对关联维的计算影响很小、时间序列数据量大小的选取应以能够获得稳定的分数维为准则、重构相空间嵌入维数不能随意指定,但也不是越大越好,对Lorenz系统而言最大取到10较为合适。     

思维脑电信号的关联维数分析

采用G-P算法计算了5种不同心理作业下的思维脑电信号的关联维数。计算结果表明:对同一个电极上的脑电数据而言,心算乘法和想象几何图形旋转这两种心理作业下平均关联维数的值比较大。这说明当大脑进行心算乘法和想象几何图形旋转时,大脑皮层神经元的活动加剧,导致脑电信号变的复杂。此外,每种心理实验作业下电极01、02处脑电信号关联维数值均较大,表明枕区皮层神经元相对于大脑皮层其他部位的神经元始终处于比较活跃的状态。     

关联维数在汽轮机故障诊断中的应用

在汽轮机轴系典型故障模拟试验的基础上,对故障信号的关联维数进行了计算研究.采用G-P算法分别计算了故障信号的时域波形及小波高频重构波形的关联维数,采用自相关函数法确定延迟时间.计算结果表明,对原始信号进行高频重构后再计算关联维数,可以达到突出故障信息,增大关联维数对故障的区分度的目的,此关联维数可以作为汽轮机故障诊断的定量指标.     

电流模式Buck-Boost电路从有序到混沌的分形研究

吸引子的分形维数是描述非线性系统的一个重要参数.从电流模式Buck-Boost电路由有序到混沌的仿真研究出发,获取电路相空间中的状态向量数据,基于关联维数的G-P算法,应用MATLAB软件研究了电路在不同工作模式下的电路吸引子的关联维数,找出了电路演化过程中吸引子的几何特性变化规律.从分形理论的角度进一步认识了电流模式Buck-Boost电路的非线性动力学特征.     

关联维在溢流阀故障诊断中的应用研究

针对液压元件溢流阀发生故障时,其振动信号具有非线性的特点,以关联维数描述信号特性,采用G-P算法分别对溢流阀阀体正常和故障时的振动信号进行计算分析.溢流阀工作正常时阀体振动信号的关联维数值较大,发生故障时关联维数值较小,且不同状态下关联维不同.研究表明,采用关联维数诊断系统故障的方法是可行有效的.     

风电场风速时间序列的复杂动力学特性分析

利用混沌理论对风电场风速数据进行了相空间重构,首先由C-C方法计算出嵌入维数和延迟时间,然后采用G-P算法计算出吸引子关联维数,最后用小数据量改进算法得出风速时间序列的最大Lyapunov指数,由计算结果发现风电场风速时间序列具有混沌特性,为利用混沌预测方法进一步提高风速预测精度提供参考.     

一种计算脑电信号相关维数的改进算法

相关维数D2是刻画脑电信号非线性动力学特征的重要参数,其数值的大小可以用来刻画与区分大脑功能状态.传统的G P算法计算相关维数具有相当大的计算工作量,实际应用的可行性低.改进传统的G P算法,可以较大程度地减小计算工作量,同时可以保持相关维数计算结果的稳定性,改善了相关维数在临床应用上的可行性.     

一种新的混沌识别方法（II）

针对Ｇ－Ｐ算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法，应用该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和，从而对随机信号和混沌信号加以识别，对新的Ｇ－Ｐ改进算法进一步分析表明，新的Ｇ－Ｐ改进算法适用范围广泛，对于混沌信号的识别很有效。     

一种新的混沌识别方法(Ⅱ)

针对G－P算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法．应用该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和，从而对随机信号和混沌信号加以识别．对新的G－P改进算法进一步分析表明：新的G－P改进算法适用范围广泛，对于混沌信号的识别很有效．     

一种新的混沌识别方法(Ⅰ)

为了识别混沌信号和随机信号，针对G-P算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法．该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和．仿真结果表明，新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的．     

一种新的混沌识别方法（I）

为了识别混沌信号和随机信号，针对Ｇ－Ｐ算法及其改进算法的不足，提出了一种新的改进算法，该算法不仅能简化无标度区的确定过程，而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和，仿真结果表明，新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的。     

基于混沌理论的往复式压缩机故障诊断

实测某往复压缩机气缸在正常、活塞体松动及拉缸工况下的振动信号,计算信号的关联维数、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指数,并证明信号具有非线性。用奇异值分解(SVD)降噪法对信号进行降噪,通过奇异熵增量曲线选择降噪阶次,用互信息法求最佳延时,并用假近邻域法求最佳嵌入维数,同时用G-P算法、小数据量法求出关联维数、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指数。计算结果表明,3种工况下的往复压缩机气缸振动信号均为非线性混沌信号,故障越严重,信号表现出的混沌特性越明显,可依据混沌指标对往复压缩机气缸的状态进行监测。