[发明专利]一种基于间隙度量的动态模式识别方法及装置

摘要

本公开提供一种基于间隙度量的动态模式识别方法及装置，在确保系统不确定项能够被局部准确辨识的前提下，从系统拓扑结构的角度构建一种新的动力学度量模型，用于度量不同系统或同一系统在不同工况下的动态差异，以此完善现有基于模型的故障诊断方法，该方法及装置将不受系统量纲的影响，根据系统间拓扑结构的相对变化情况判别系统的相似误差。本公开所提出的基于间隙度量的相似度量模型，能够准确度量不同系统之间的动力学差异，该模型的有效性和可行性效果很好。该度量方法能进一步用于动力系统的故障诊断、模式识别、系统分类、以及分岔和混沌预测等实际问题中。

主权项

1.一种基于间隙度量的动态模式识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，通过径向基函数神经网络构建系统辨识模型；步骤2，调节系统辨识模型的神经网络参数，获得沿系统轨迹的局部动力学信息的准确辨识，并通过常值神经网络表达和获取系统的未知动力学信息；步骤3，通过确定学习算法，获取系统未知动力学信息的局部准确辨识以及表达；步骤4，对于偏导部分动力学信息，通过引入方向导数模型实现沿系统轨迹的局部动力学转化；步骤5，基于系统动力学以及沿系统轨迹的偏导部分动力学信息，构建结构稳定概念下基于间隙度量的相似度量模型；步骤6，引入二阶混沌系统‑达芬振子系统，通过相似度量模型获得训练模式与待测模式之间的相似误差。