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        一個4-D超混沌系統(tǒng)的特性分析及混沌控制設計

        2018-11-26 01:30:10王仁明王凌云
        三峽大學學報(自然科學版) 2018年6期
        關鍵詞:龐加萊適應控制狀態(tài)變量

        梁 媛 王仁明,2 王凌云,2

        (1. 三峽大學 電氣與新能源學院, 湖北 宜昌 443002; 2. 三峽大學 網(wǎng)絡與智能控制研究所, 湖北 宜昌 443002)

        超混沌系統(tǒng)一般可以定義為至少存在兩個正Lyapunov指數(shù)的混沌系統(tǒng)[1],因而超混沌系統(tǒng)有更復雜的動態(tài)行為,如多渦卷混沌吸引子、多個正Lyapunov指數(shù)、截面上的Poincare映射非孤立等,這使得對超混沌系統(tǒng)的研究成為極具挑戰(zhàn)性的課題.第一個典型的超混沌系統(tǒng)是Rossler超混沌系統(tǒng)[2],接著其它一些超混沌系統(tǒng)相繼出現(xiàn)了,如Chen超混沌系統(tǒng)[3-4]、Lu超混沌系統(tǒng)[5]、Nikolov超混沌系統(tǒng)[6]、Lorenz超混沌系統(tǒng)[7-8]等.

        由于混沌系統(tǒng)在許多領域有著明顯或潛在的應用,如:保密通訊[9-10],密碼系統(tǒng)[11-12],加密術(shù)[13-14],電子電路[15-16]等,在過去的20年中,對混沌系統(tǒng)的控制研究受到了極大的關注,出現(xiàn)了許多控制方法:最優(yōu)控制方法[17-18],自適應控制方法[19],滑??刂品椒╗20],時滯反饋控制方法[21]等.

        基于超混沌系統(tǒng)豐富的動力學特性和實用性,為了更好地對動力學特性進行分析與控制設計.本文討論了一個新型四維超混沌系統(tǒng)的動力學特性及控制問題.首先,分析了系統(tǒng)的一些動力學特征,如耗散性、時間序列、相軌跡圖、李雅普諾夫指數(shù)譜和龐加萊映射.接下來,應用Lyapunov穩(wěn)定理論分析了超混沌系統(tǒng)的自適應控制問題,并對具有完全未知參數(shù)的四維超混沌系統(tǒng)設計了一個參數(shù)估計的自適應律.最后,利用Matlab仿真軟件對所有設計結(jié)果進行了仿真驗證,闡述了分析和設計的正確性和有效性.

        1 系統(tǒng)描述及混沌特性分析

        1.1 系統(tǒng)描述

        (1)

        故本文考慮如下新型四維超混沌系統(tǒng):

        (2)

        其中,x,y,z,w為狀態(tài)變量,a,b,c,d為系統(tǒng)的正常數(shù)參量.

        1.2 相軌跡和時間序列

        當系統(tǒng)參數(shù)分別為以下數(shù)值時,該四維系統(tǒng)是超混沌的

        a=24,b=125,c=5,d=10 (3)

        使用Wolf算法計算可知,系統(tǒng)(2)的Lyapunov指數(shù)為:L1=2.946,L2=2.083,L3=-2.432,L4=-32.59.由于系統(tǒng)的Lyapunov指數(shù)中有兩個是正數(shù),說明該新型四維系統(tǒng)是超混沌的.此時,系統(tǒng)(2)的Kaplan-Yorke維數(shù)為:

        可知系統(tǒng)(2)有一個分數(shù)Kaplan-Yorke維數(shù)的奇異吸引子.

        若取系統(tǒng)(2)的初始狀態(tài)為:

        x(0)=y(0)=z(0)=w(0)=0.2 (4)

        則系統(tǒng)的相圖、時間序列圖及Lyapunov指數(shù)譜分別顯示在圖1、圖2和圖3中.

        圖1 四維超混沌系統(tǒng)的相圖

        圖2 四維超混沌系統(tǒng)的時間序列圖

        圖3 四維超混沌系統(tǒng)的Lyapunov指數(shù)譜

        1.3 耗散性

        超混沌系統(tǒng)(2)可以用向量表示為:

        (5)

        其中,

        (6)

        通過Liouville定理,可知

        其中向量Ω(t)=Φt(Ω),Φt是f的通量,V(t)為Ω(t)的體積.

        系統(tǒng)(2)的散度為:

        (8)

        其中μ=a+1+c.

        根據(jù)式(3)中選擇的參數(shù)值,知μ=30>0,將式(8)里·f的值代入到式(7)中,可得

        (9)

        V(t)=exp(-μt)V(0) (10)

        由于μ>0,從式(10)可知,當t→∞時,V(t)以指數(shù)方式趨于0.這顯示系統(tǒng)(2)是耗散的.因此,其軌線最終被限定于一個零體積的子集內(nèi),并且其漸近運動將止于一個奇異吸引子上.

        1.4 平衡點

        當系統(tǒng)(2)的參數(shù)值如(3)中所示時,平衡點可由解下列等式獲得:

        (11)

        系統(tǒng)(2)在F∈R4的任一點的雅可比矩陣為:

        在平衡點E0的雅可比矩陣為:

        (14)

        雅可比矩陣J0的特征值數(shù)值為:

        λ1=-5,λ2=-68.629 0,λ3=0.421 5,λ4=43.207 4 (15)

        因此,平衡點E0是不穩(wěn)定的鞍點.

        在平衡點E1的雅可比矩陣為:

        (16)

        雅可比矩陣J1的特征值數(shù)值為:

        λ1=-0.362 4,λ2=-23.429 4,

        λ3,4=-3.466 5±26.906 7i(17)

        因此,平衡點E1也是不穩(wěn)定的鞍點.

        1.5 龐加萊映射

        龐加萊映射是一種有助于形象化混沌折疊特性的分析技術(shù).當參數(shù)a=24,b=125,c=5,d=10時,在不同的交叉平面,如x=0,z=32,在圖4中顯示了x-y、y-z和y-w平面對應的龐加萊映射圖.

        圖4 四維超混沌系統(tǒng)的龐加萊映射圖

        2 4-D超混沌系統(tǒng)的自適應控制

        目標是尋找四維超混沌系統(tǒng)(2)的一種具有參數(shù)估計值更新規(guī)律的自適應控制,使得當t→∞時,所有狀態(tài)變量x、y、z、w都收斂于系統(tǒng)的平衡點.

        假設受控的系統(tǒng)為:

        (27)

        其中,x,y,z,w為系統(tǒng)的狀態(tài)變量,且a,b,c,d為未知的參量.V1、V2、V3、V4為待設計的自適應控制器.

        若系統(tǒng)(2)的參數(shù)是未知的,設計其自適應控制律為:

        (28)

        參數(shù)估計值更新律為:

        (29)

        這里,a1、b1、c1、d1為不確定參數(shù)a、b、c、d的估計值.li(i=1,2,3,…,8)為正常數(shù).則在任意初始狀態(tài)(x(0),y(0),z(0),w(0))∈R4下,具有未知參數(shù)的四維超混沌系統(tǒng)是全局漸近穩(wěn)定的.

        證明:將式(28)代入到式(27)中,可得到如下閉環(huán)系統(tǒng)模型:

        (30)

        定義李雅普諾夫函數(shù)為:

        將式(29)、式(30)代入(32)中可得:

        l7(c-c1)2-l8(d-d1)2

        (33)

        x(0)=2,y(0)=2,z(0)=2,w(0)=2,

        a=24,b=125,c=5,d=10 (34)

        取li=0(i=1,2,3,…,8),并設參數(shù)的初值為0.狀態(tài)變量和參數(shù)估計值的運行軌跡仿真結(jié)果顯示在圖5和圖6中.

        圖5 自適應控制狀態(tài)變量圖

        圖6 參數(shù)估計值更新圖

        由圖5和圖6可看出,在自適應控制器的作用下,系統(tǒng)狀態(tài)變量迅速趨于平衡點E0(0,0,0,0),且系統(tǒng)未知參數(shù)的估計值收斂于被給的參數(shù)值.說明該控制方法對多未知數(shù)的四維超混沌系統(tǒng)可以達到期望的控制效果.

        3 結(jié) 論

        本文討論了一個新型的四維超混沌系統(tǒng)的混沌特性,如耗散性、時間序列、奇異吸引子、李亞普諾夫指數(shù)譜、龐加萊映射等.同時,設計了自適應控制律來穩(wěn)定具有未知參數(shù)的新型四維超混沌系統(tǒng).其設計的有效性和正確性由數(shù)值仿真得到了驗證.

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