首页/文章/ 详情

非线性可视化(2)非线性相图

2年前浏览1819

前文我们介绍了线性系统的相图绘制。


这篇文章里,我们用几个例子,来介绍非线性系统的相图的绘制方法。

这里举的例子都是自治系统方程的例子,也就是方程结果与t0的初始取值无关(时不变系统),不含外部周期性驱动力之类的与t相关的量。因为描述自治系统,只需要知道系统的空间上的各个变量的导数,然后组成相空间即可。而时变系统各个状态都会随时间变化,无法用静态的相图去定性分析。

所以对于自治二阶系统,二阶的相平面已经可以完全的描述出系统的运动状态,无论线性还是非线性。通常的步骤可以分为两步:(1)计算出每一个点的dy和ddy导数,(2)根据每个点得到的向量,绘制出向量场对应的流线图。

以《非线性系统》这本书中给出的一个例子作为展示。其中二阶非线性方程的公式如下:



绘制出空间中每一个点的系统导数,绘制出流线,即可得到这个非线性系统的相图。

图片

可以看到,非线性系统的相平面,可能拥有不止一个平衡点。但是这些平衡点附近的邻域,也都可以线性化,用上一节中的线性系统的相图来解释其行为。比如上图,就拥有两个稳定结点,和一个鞍点。

接下来再介绍一种只有在非线性条件下,才会出现的一种经典相平面图案:极限环。

以经典的Van der Pol方程为例,这个方程的形式如下:

图片

后面的ε为一个常数,ε越大方程的非线性越大。取ε=0.3,绘制出相空间图:

图片

整个空间只有一个平衡点,即极限环内部发散的螺旋点。为了直观的了解极限环的特性,选取不同的初始条件,对方程进行时域的求解,得到下面的结果:

图片

在极限环外的点,刚开始呈现出收敛的波形,但是随后振幅保持恒定。在极限环里面的点,刚开始呈现出发散的波形,但是随后振幅也保持稳定。两者都被空间中的极限环所吸引,进行周而复始的画圈圈运动中。

如果方程中某些系数发生变化(比如上面方程的ε由负变为正),会导致整个相空间发生改变。这种改变会使得平衡点性质发生变化,导致整个系统的性质发生变化,我们称系统在这个位置发生了分岔。比如Van der Pol方程的ε由负变为正,平衡点由稳定变为发散,导致空间中稳定位置由一个点变为一个运动的极限环。

如果实验中能够观测到振动信号,也可以用绘制相平面的方法,观测信号的特性。下面用三幅图给出了测量过程中常见周期信号的相平面图:

图片

第一幅图为典型的线性振动图,波形为正弦曲线,相平面为一个圆。

第二幅图为典型的极限环振动。这类振动有个特点,就是即使受到扰动,振幅也能始终保持在一个稳定的值。在实际实验中如果发现这个现象,而且没有外部周期驱动力(方程为自治系统),则基本能确定其为极限环运动。

第三幅图为典型的高维非线性。因为相平面内的流线不会交叉。这种交叉曲线是高维空间在二维平面上的投影。图中展示的是高维非线性中的倍周期现象的模拟。这个在后面文章中会介绍到。

当然,实际试验中由于噪声,测量的结果不会这么好看。比如最终的结果如果杂乱无章没有规律,理论上肯定是混沌现象出现了,但实际上很有可能是噪声太大而已。

后面附上本章绘图用到的matlab代码:




















































































































































%1二维相空间

%非线性clear

clc

close all


%1多平衡点的非线性系统

%参考 非线性系统(中文翻译第三版) Khalil P32

[y,dy]=meshgrid(-0.5:0.02:1.5,-0.5:0.02:1.5);%初始化网格

u=zeros(size(y));v=u;

for k=1:numel(y)    
   %计算网格上每一个点的上的方向
   
   F=Fdydx(0,[y(k);dy(k)],1);
   
   u(k)=F(1);
   
   v(k)=F(2);
   
end

figure()

streamslice(y,dy,u,v,4)

xlabel('y')

ylabel('dy')

box on
%2极限环

[y,dy]=meshgrid(-4:0.1:4,-4:0.1:4);%初始化网格

u=zeros(size(y))
;v=u;

for k=1:numel(y)

   %计算网格上每一个点的上的方向
   
   F=Fdydx(0,[y(k);dy(k)],2);
   
   u(k)=F(1);
   
   v(k)=F(2);
   
end

figure()

streamslice(y,dy,u,v,3)

xlabel('y'
)
ylabel('dy')

box on

xlim([-4,4]);ylim([-4,4])
figure()

streamslice(y,dy,u,v,3)

xlabel('y')

ylabel('dy'
)
box on

hold on

t2=0:0.1:50;

[y2,~]=ODE_RK4_hyh(t2,t2(2)-t2(1),[-4;4],2);

plot(y2(1,:),y2(2,:),'r','linewidth',2)

[y3,~]=ODE_RK4_hyh(t2,t2(2)-t2(1),[-0.1;0.1],2);

plot(y3(1,:),y3(2,:),'g','linewidth',2)

hold off

xlim([-4,4]);ylim([-4,4])

figure()

plot(t2,y2(1,:),'r','linewidth',2);ylim([-4,4])

figure()

plot(t2,y3(1,:),'g','linewidth',2);ylim([-4,4])
%3不同时域信号在相图上的样子

figure()

t1=0:0.01:1;

y1=sin(10*pi*t1);

dy1=diffhyh(y1,2);

subplot(2,3,1)plot(t1,y1);ylim([-1.5,1.5])

xlabel('t');ylabel('y')

subplot(2,3,4)

plot(y1,dy1);xlim([-1.5,1.5])

xlabel('y');ylabel('dy')

%非线性极限环
t2=0:0.01:18;

[y,Output]=ODE_RK4_hyh(t2,t2(2)-t2(1),[-1;1.161],2);

y2=y(1,:);

dy2=y(2,:);

subplot(2,3,2)

plot(t2,y2);ylim([-2.5,2.5]);xlim([0,18])

xlabel('t');ylabel('y')

subplot(2,3,5)

plot(y2,dy2);xlim([-2.5,2.5])

xlabel('y');ylabel('dy')
%混沌(模拟的信号,并没有给出实际的系统)

%二维系统下,相平面是可以完全描述系统的,不可能出现交叉。

%如果出现轨线交叉,则说明系统的维度大于2,相平面展示的图形只是高维系统在2维上的投影。

t3=0:0.01:2;

Gas=@(t,a,b,c) c*exp(-b*(t-a).^2);

y3=Gas(t3,0,120,1) Gas(t3,1,120,1) Gas(t3,2,120,1);

y3=y3 Gas(t3,0.3,90,0.5) Gas(t3,1.3,90,0.5);

y3=y3-Gas(t3,0.6,300,0.3)-Gas(t3,1.6,300,0.3);

dy3=diffhyh(y3,2);

subplot(2,3,3)

plot(t3,y3);ylim([-0.5,1.5])

xlabel('t');ylabel('y')

subplot(2,3,6)

plot(y3,dy3);xlim([-0.5,1.5]);ylim([-0.15,0.15]
)
xlabel('y');ylabel('dy')
function [F,Output]=Fdydx(x,y,Input)

%形式为Y'=F(x,Y)的方程,参见数值分析求解常系数微分方程相关知识

%高次用列向量表示,F=[dy(1);dy(2)];y(1)为函数,y(2)为函数导数

switch Input

   %示例1
   
   case 1
   
       p=[83.72,-226.31,229.62,-103.79,17.76,0];
       
       dy(1)=0.5*(-polyval(p,y(1)) y(2));
       
       dy(2)=0.2*(-y(1)-1.5*y(2) 1.2);
       
       F=[dy(1);dy(2)];
       
   %示例2
   
   case 2
   
       dy(1)=y(2);
       
       dy(2)=-y(1) 0.3*(1-y(1)^2)*y(2);%0.3
       
       F=[dy(1);dy(2)];endOutput=[];

end
function [y,Output]=ODE_RK4_hyh(x,h,y0,Input)

%4阶RK方法

%h间隔为常数的算法

y=zeros(size(y0,1),size(x,2));

y(:,1)=y0;

for ii=1:length(x)-1

   yn=y(:,ii);
   
   xn=x(ii);
   
   [K1,~]=Fdydx(xn    ,yn       ,Input);
   
   [K2,~]=Fdydx(xn h/2,yn h/2*K1,Input);
   
   [K3,~]=Fdydx(xn h/2,yn h/2*K2,Input);
   
   [K4,~]=Fdydx(xn h  ,yn h*K3  ,Input);
   y(:,ii 1)=yn h/6*(K1 2*K2 2*K3 K4);
   
endOutput=[];

end
function Fdiff=diffhyh(F,dim)

%采用2阶中心差分,边缘采用一阶向前或向后差分(边缘没有搞迎风差分,精度要求不高)

%dim,差分的维度方向,dim=1对应着矩阵向下方向的差分,dim=2对应的向右

diffF1=diff(F,1,dim);if dim==1%向下

   Fdiff=([zeros(1,size(F,2));diffF1] [diffF1;zeros(1,size(F,2))])/2;
   
   Fdiff(1,:)=diffF1(1,:);
   
   Fdiff(end,:)=diffF1(end,:);elseif dim==2%向右

   Fdiff=([zeros(size(F,1),1),diffF1] [diffF1,zeros(size(F,1),1)])/2;
   
   Fdiff(:,1)=diffF1(:,1);
   
   Fdiff(:,end)=diffF1(:,end);
   
end

end





参考资料:

[1] Khalil H K . 非线性系统(第3版)[M].电子工业出版社,2005.

[2]Morris W. Hirsch. Differential equations, dynamical systems, and an introduction to chaos [M] Academic Press


图片来源:由  在Pixabay上发布



科普理论
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2021-12-08
最近编辑:2年前
过冷水
博士 | 讲师 讨论号:927550334
获赞 361粉丝 184文章 107课程 11
点赞
收藏
作者推荐
未登录
1条评论
何贻海
有志者,事竟成!
2年前
厉害
回复
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习 福利任务 兑换礼品
下载APP
联系我们
帮助与反馈