作者简介:颜闽秀(1972—),沈阳化工大学副教授、博士.研究方向:复杂系统控制和混沌理论.E-mail: yanminxiu@syuct.edu.cn
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1)沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳 110142; 2)工业环境-资源协同控制与优化技术辽宁省高校重点实验室,沈阳化工大学,辽宁沈阳 110142
1)College of Information Engineering, Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, Liaoning Province, P.R.China2)Key Laboratory for Industrial Environment-Resources Cooperative Control and Optimization Technology, Shenyang University of Chemical Technology, Shenyang 110142, Liaoning Province, P.R.China
systematics; four-wing chaotic system; Hopf bifurcation; bifurcation control; limit cycle; nonlinear system; secure communication
DOI: 10.3724/SP.J.1249.2021.02180
混沌由于其独有的貌似无规则、类随机的动力学特性,在通信保密、生物医学和化学等领域有着广泛的应用[1-2].自20世纪60年代初,LORENZ[3]发现混沌吸引子以来,多翼或多涡卷混沌系统、超混沌系统、分数阶混沌系统等非线性动力系统被相继提出,这些具有不同动力学特性和拓扑结构的混沌系统丰富了混沌理论,提高了人们对混沌的认识[4-8].目前,构造新的非线性混沌系统仍然是混沌理论研究中的热点.
Hopf分岔分析及其控制是非线性系统研究中的重要方向,在经济、气象、电力和航天等工程中有广泛应用,具有很高的理论和应用价值[9-11].Hopf分岔控制的主要任务是设计控制器改变系统的分岔特性,如消除Hopf分岔或在预期位置产生Hopf分岔,控制极限环的幅值和稳定性等以避免不良后果,或者有目的地创建或强化有益的分岔,使其为实际所需要.主要控制方法有规范型方法、线性或非线性状态反馈控制法和滤波器方法等[12-15].随着混沌理论的发展,对混沌系统的研究主要集中在混沌控制和混沌同步方面[16],有关Hopf分岔控制的研究相对较少,也未完全成熟.
CHEN等[17-18]对非线性系统的分岔控制理论和方法作了系统的报道,为混沌系统的Hopf分岔控制的发展奠定了基础.CAI等[19]针对一个新混沌系统,提出用一种状态反馈与参数控制相结合的混合控制器来实现系统Hopf分岔控制,基于中心流形定理和规范型理论验证了控制策略可行性.ZHANG等[20-21]采用非线性状态反馈的方法对一类Pan混沌系统和超混沌Pan系统进行分岔控制,实现系统Hopf分岔延迟.ESHAGHI等[22]对一个新分数阶混沌系统的Hopf分岔作了研究,利用线性反馈控制实现对系统的稳定控制,消除系统的Hopf分岔.这些控制研究拓展了混沌系统Hopf分岔控制的多样性,在混沌理论及实际应用中具有重要意义.
本研究以Lorenz系统为基础,增加非线性项和线性项构建出新四翼混沌系统,并基于高维分岔理论设计基于washout滤波器的混合控制器以实现对系统的Hopf分岔控制.
受Lorenz系统的启发,本研究提出的四翼混沌系统模型为
其中, x、 y和z为状态变量; a、 b、 c、 d和e为系统的控制参数.
若将方程中的yz替换成y, 系统在一定条件下仍存在解,此时,当e=0, 为Lorenz系统.这里,系统参数a、 b、 c、 d和e均为正实数.考虑新增线性项ey对系统混沌特性和吸引子形态的影响,这里假设a=12, b=1, c=5, d=5, 绘制以e控制参数的分岔图和基于Wolf法的李雅普诺夫(Lyapunov)指数谱[23]来阐明系统的动力学演化,结果如图1.其中, e∈(0, 1],(x, y, z)的初始条件为(1,1,1), 参数e的变化步长为0.01; λL1、 λL2和λL3为系统的3个Lyapunov指数.
图1表明,当e∈(0, 1]时,系统有周期和混沌两种状态.特别地,当e∈(0.88, 1]时,系统可产生四翼混沌吸引子.当e=1时,四翼混沌吸引子如图2.
由图2可见,吸引子有四翼,上下各两翼.与Lorenz系统的吸引子相比,四翼吸引子的拓扑结构更为复杂.
观察系统(1)可知,参数a的变化不影响平衡点的位置.为简化计算,保持参数b=1,c=d=5,e=1不变,以a为分岔参数.令系统(1)中x·=y·=z·=0, 求解得到系统的5个平衡点A(0, 0, 0),B(-4.537, 2.533, -1.791),C(-6.762, -2.422, 2.791),D(3.537,-1.974, -1.791)和E(5.762, 2.064, 2.791).由此可见,平衡点中不含参数a,平衡点之间不存在对称性.系统(1)在平衡点A处的系数矩阵的特征方程为
a3λ3+a2λ2+a1λ+a0=0(2)
其中, a0=-25; a1=-25; a2=a; a3=1. 由高维分岔理论[24]可知,若a1a2-a0a3=0, ai>0均成立且满足横截条件,其中i=0, 1, 2, 3, 则参数a穿过某一值时系统(1)会在平衡点A处发生Hopf分岔.因本研究中a0<0, a1<0, 平衡点A处不会发生Hopf分岔.同时由Routh-Hurwitz判据可知,在参数a的定义域内,平衡点A是不稳定的.系统(1)在平衡点B处的系数矩阵的特征方程为
b3λ3+b2λ2+b1λ+b0=0(3)
其中, b0<93.7a; b1=-1.42a-8.95; b2=a; b3=1. 可见,在参数a的范围内b1<0, 系统(1)在平衡点A处不会发生Hopf分岔,并且该平衡点是不稳定的.系统(1)在平衡点C处的系数矩阵的特征方程为
c3λ3+c2λ2+c1λ+c0=0(4)
其中, c0=139a; c1=14-0.867a; c2=a; c3=1. 当a>0时,c1c2-c0c3<0恒成立,可知系统不会因a的变化在平衡点C处发生Hopf分岔,且平衡点C是不稳定的.系统(1)在平衡点D处的系数矩阵的特征方程为
d3λ3+d2λ2+d1λ+d0=0(5)
这里, d0=3.025a; d1=1.102a-8.953; d2=a; d3=1. 因此,可求得式(5)中a的解aD=4.389 8,使d1d2-d0d3=0, di>0恒成立, i=0, 1, 2, 3. 此时,特征方程(5)有一对纯虚特征根λ1=λ2=±ωDi 和一个负实根λ3=-74.389 8. 其中, ωD=8.545 5. 进一步对式(5)求λ关于a的导数,并用f1'代替λ', 则可得
f1'=-(λ2+1.102λ+3.025)/(3λ2+2aλ+1.102a-8.953)(6)
将a=aD和λ=ωDi代入式(6),得到Re(f1')=-0.007 3≠0, 满足横截条件, aD为Hopf分岔的临界值,参数a穿过aD时系统会在平衡点D处发生Hopf分岔.另外, 当a>aD时, 平衡点D是稳定的; 否则,平衡点D是不稳定的.对平衡点E做相同处理,有
e3λ3+e2λ2+e1λ+e0=0(7)
其中, e0=118.446a; e1=0.739a+13.963; e2=a; e3=1. 可知,在a的定义域内, ei>0恒成立, i=0, 1, 2, 3. 当e1e2-e0e3=0时,求得式(7)中a的解aE=141.464. 此时, 特征方程(7)有一对纯虚特征根λ1=λ2=±ωEi和一个负实根λ3=-141.464. 其中, ωE=10.883 3i. 对式(7)求λ关于a的导数,并用f2'代替λ', 则可得
f2'=-(λ2+0.739λ+118.446)/(3λ2+2aλ+0.739a+13.963)(8)
将a=aE和λ=ωEi代入式(8),得到Re(f2')=-0.002 6≠0, 可知横截条件满足,故aE=141.464是系统在平衡点E发生Hopf分岔的临界值.
综上所述,以a为分岔参数时系统(1)仅在平衡点D和E处发生Hopf分岔,它们的分岔临界值分别为aD=74.389 8和aE=141.464. 现以平衡点D为例来仿真,选择aD左侧数值aDL=74.289 8和右侧数值aDR=74.489 9来进行数值仿真,图3展示了aDL和aDR时的吸引子.
图3 a值为aDL和aDR时的吸引子
Fig.3 Attractors for a=aDL and a=aDR
图3表明,系统在穿过参数aD=74.389 8时发生Hopf分岔, a<aD时存在周期解,运动轨迹收敛于极限环, a>aD时运动轨迹稳定于不动点.
Washout滤波器作为一种高通滤波器,具有保持原系统平衡点位置不变的优点,被广泛用于工业领域.本研究基于Washout滤波器对系统设计非线性控制器进行Hopf分岔控制.这里,引入新变量w并对系统(1)进行Hopf分岔控制,对原系统施加控制u并构建受控系统为
其中,滤波器常数m>0; u为控制器,
u=k1(x-mw)+k2(x-mw)3(10)
这里, k1和k2为控制增益.由式(10)可见,新增变量w和控制u不改变原系统平衡点的位置.保持其他参数不变,以a为分岔参数,研究与D对应的平衡点D'(3.537, -1.974, -1.791, 3.537/m)的Hopf分岔.调整受控参数k1与m可改变分岔参数的临界值,实现分岔在预期位置发生.调整受控参数k2能够改变系统分岔解的稳定性与分岔方向.以下将基于高维分岔理论来分析控制器的有效性和合理性.
在平衡点D'处对受控系统线性化,得到系数矩阵的特征方程为
h4λ4+h3λ3+h2λ2+h1λ+h0=0(11)
其中, h0=73.025 3am; h1=73.025 3a+8.952 6k1-8.952 6m+1.102am; h2=1.102a+am-8.952 6; h3=a-k1+m; h4=1. 由高维分岔理论可知,此时若要受控系统发生Hopf分岔,则参数需满足式(12)和式(13).
其中, g0=1.102+m; g1=73.025 3+1.102m; g2=73.025 3m; g3=a-k1+m; g4=1.102a-8.952 63+am; g5=73.025 3a+8.952(k1-m)+1.102am; a=a0, m=m0和k1=k0是满足式(12)中的解; iv0是式(11)在参数a0, m和k0下的一个纯虚特征根.
式(12)和式(13)表明,Hopf分岔参数的临界值仅与受控参数k1和m有关,即可通过调整受控参数k1和m来实现Hopf分岔在指定位置产生.为便于确定受控参数值,可先找出满足式(12)的值,再代入式(13)验证.考虑到参数a>0, m>0, 取a∈(0, 250], m∈(0, 5], k1∈(50, 50], 由式(13)绘制出符合其条件的分岔参数a和受控参数k1和m的局部曲面图和平面图,如图4.
图4中曲面上的任意一点都满足式(12),一般来说,在这个曲面上可以找到实现指定位置a处发生Hopf分岔的受控参数值k1和m. 继续增大k1的变化区间,可在更大的范围内调整系统的分岔临界值.表1给出了曲面上实现Hopf分岔提前和延后,且满足横截性条件式(13)的任意各一组值.
表1 参数a, k1和m的取值
Table 1 Values of parameters of a, k1 and m
进一步分析受控参数k2对受控系统分岔的方向、临界性、极限环稳定性和幅值影响.据表1选择Hopf分岔临界值a=80来研究,对比原系统可知Hopf分岔推迟.此时,受控系统在平衡点D'的特征方程(11)有一对纯虚特征根λ21=λ22=±v0i=±8.009 8i和两个负实根λ23=-1.376 1, λ24=-89.983 5. 求出λ21,λ23和λ24所对应的特征向量分别为 v21=[1, -0.286 4-0.305 8i, -0.308 2+0.216 3, 0.020 6-0.121 4]T, v23=[1, -2.420 8, -3.575 3, -60.530 5]T, v24=[1, -0.028 5, 0.024 8, -0.011 3]T. 那么,对系统作如下变换
X=xD'+PZ(14)
其中, X=[x, y, z, w]T; Z=[z1, z2, z3, z4]T; xD'=[3.537, -1.974, -1.791, 3.537/1.359 6]T; P=[Re(v21), -Im(v21), v23, v24]. 因此,可得受控系统的规范形为
其中, fi(zi, k2)为非线性函数,其表达式过于繁琐故此处不予列出.由式(15)可求出相关的必要特征量为
根据式(1)至式(28)和表1,可求出判断受控系统Hopf分岔解的稳定性指标β2和分岔方向指标μ2分别为
μ2=-Re(C)/φ'=5.321 8k2-0.375 8(30)
β2=-2μ2φ'=0.059k2-0.004 2(31)
其中, φ'为表1中a=80时φ'(a)对应的实部; 函数β2和μ2关于参数k2的局部关系如图5.
图5 β2和μ2与k2关系的函数图
Fig.5 Function diagram of β2, μ2 and k2
式(30)、式(31)和图5表明,受控系统分岔解的稳定性与分岔方向仅与非线性项的参数k2有关.一般地,为保证Hopf分岔出现稳定的周期解,即保证极限环的稳定性,应取k2<0.070 6. 此时有β2<0和μ2<0, 则受控系统会在a=a0=80处发生超临界的Hopf分岔.分岔方向为a<a0, 即在a0的左侧出现稳定的极限环.现取k2=-0.2, 临界值a0=80的两侧的数值a0L=79.9和a0R=80.1进行仿真,结果如图6.
图6 a值为a0L和a0R时的吸引子
Fig.6 Attractors with a=a0L and a=a0R
图6表明,系统在a0=80时发生Hopf分岔,对比图3可知,Hopf分岔推迟.当a<a0时,系统产生极限环; 当a>a0时,系统轨道稳定于不动点.且对于a<a0,当|a<a0|1时,受控系统的极限环幅值r与分岔参数a和受控参数k2有如式(32)的近似解析关系.
图7给出了式(32)中函数r与参数a和k2的局部函数图.由图7可见,当参数a固定时,极限环的幅值随受控参数k2的增大而增大; 当参数k2固定时,极限环的幅值随分岔参数a的增大而减小.
图8给出了受控系统在不同的k2和a值下产生的极限环.由图8可见,受控参数k2和分岔参数a能够控制极限环的幅值.综上所述,控制器能够改变分岔的临界值,分岔解的稳定性和分岔方向,证明控制器设计合理且可行.
图7 极限环幅值r与k2和a的关系图
Fig.7 The relationship graph among the limit cycle amplitude r, k2 and a maximization step
图8 不同k2和b值下的极限环
Fig.8 Limit cycles with different k2 and b
结 语
提出一个新的四翼混沌系统,通过混沌理论中相关的混沌判据验证了四翼系统的混沌特性.同时设计了一种非线性反馈控制器,实现了对新混沌系统的Hopf分岔控制,通过调控受控参数能够改变系统Hopf分岔的临界点到期望值,控制极限环的稳定性和幅值.
深圳大学学报理工版
JOURNAL OF SHENZHEN UNIVERSITY SCIENCE AND ENGINEERING
(1984年创刊 双月刊)
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主 办 深圳大学
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主 编 李清泉
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