基于量子并行粒子群优化算法的分数阶混沌系统参数估计

分数阶混沌系统参数估计的本质是多维参数优化问题, 其对于实现分数阶混沌控制与同步至关重要. 提出一种基于量子并行特性的粒子群优化新算法, 用于解决分数阶混沌的系统参数估计问题. 利用量子计算的并行特性, 设计出了一种新的量子编码, 使每代运算的可计算次数呈指数增加. 在此基础上, 构建了由量子当前旋转角、个体最优旋转角和全局最优旋转角共同组成的粒子演化方程, 以约束粒子在量子空间中的运动行为, 使算法的搜索能力得到了较大提高. 以分数阶Lorenz混沌系统和分数阶Chen混沌系统的参数估计为例, 进行了未知参数估计的数值仿真, 结果显示本算法具有良好的有效性、鲁棒性和通用性.     

基于在线误差修正自适应SVR的非线性不确定分数阶混沌系统滑模控制

提出了一种基于在线误差修正自适应SVR的滑模控制方法, 用于解决一类非线性不确定分数阶混沌系统的控制问题. 分别通过对混沌系统非线性函数的离线SVR估计和基于增量学习的状态跟踪误差在线SVR预测, 解决了不确定分数阶混沌系统模型难以预测的问题. 同时根据Lyapunov稳定性理论设计出SVR权值自适应调整律. 本文以分数阶Arneodo 系统为例进行仿真, 仿真结果表明了, 对于带有外界噪声扰动的非线性不确定分数阶混沌系统, 该方法可以在有限时间内将系统稳定至期望状态, 提高对非线性函数的预测精度, 改善控制性能.     

参数未知的分数阶超混沌Lorenz系统的自适应追踪控制与同步

基于分数阶系统稳定性理论,设计了控制器和未知参数的辨识规则,实现了分数阶超混沌Lorenz系统同给定信号的追踪控制与同步.数值仿真证实了所设计的控制器及未知参数辨识规则的有效性. 关键词： 分数阶 超混沌 追踪控制与同步 自适应     

基于量子粒子群算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识问题, 在基本群智能算法粒子群优化算法的基础上, 提出量子粒子群算法, 测试函数证明了算法具有良好的全局优化能力. 进而将其应用于混沌系统参数辨识问题, 将参数辨识问题转化为多维函数空间上的优化问题. 通过对平衡板热对流典型混沌系统Lorenz系统进行研究, 并与基本算法和遗传算法比较. 仿真实验证明, 算法的有效性, 对混沌理论的发展有着非常重要的意义. 关键词： 量子粒子群算法 混沌系统 系统辨识     

参数未知的分数阶超混沌Lorenz系统的自适应追踪控制与同步

基于分数阶系统稳定性理论,设计了控制器和未知参数的辨识规则,实现了分数阶超混沌Lorenz系统同给定信号的追踪控制与同步.数值仿真证实了所设计的控制器及未知参数辨识规则的有效性.     

分数阶统一混沌系统的自适应同步

提出了分数阶统一混沌系统的自适应同步方法, 给出了自适应同步控制器和参数自适应率. 设计的单一控制器简单且只含有一个驱动变量. 所用同步方法适用于一类分数阶混沌系统的同步, 且具有较强的抗噪声能力, 具有较高的实用价值. 数值模拟结果表明了该方法的有效性. 关键词： 分数阶 统一混沌系统 自适应同步     

基于分数阶最大相关熵算法的混沌时间序列预测

为提高最大相关熵算法对混沌时间序列的预测速度和精度,提出了一种新的分数阶最大相关熵算法.在采用最大相关熵准则的基础上,利用分数阶微分设计了一种新的权重更新方法.在alpha噪声环境下,采用新的分数阶最大相关熵算法对Mackey-Glass和Lorenz两类具有代表性的混沌时间序列进行预测,并分析了分数阶的阶数对混沌时间序列预测性能的影响.仿真结果表明:与最小均方算法、最大相关熵算法以及分数阶最小均方算法三类自适应滤波算法相比,所提分数阶最大相关熵算法在混沌时间序列预测中能够有效地抑制非高斯脉冲噪声干扰的影响,具有较快收的敛速度和较低的稳态误差.     

基于不确定性变时滞分数阶超混沌系统的滑模自适应鲁棒的同步控制

针对一类含有不确定参数的时变时滞系统的同步控制问题,提出了一种滑模自适应鲁棒控制方法.基于Lyapunov稳定性理论和滑模自适应控制方法,设计出滑模自适应鲁棒控制器和参数自适应率.所设计的单一控制器适用于一类分数阶超混沌系统的同步性控制问题,它不仅具有较强的抗噪声能力而且对于时变时滞系统也具有良好的控制能力,因此该控制器具有较好的实用价值.此外,通过在系统的输入量中引入一个补偿量,用以消除系统中所存在的不确定性和外界扰动的影响,从而实现不确定性分数阶超混沌系统的同步,并且将系统的同步误差控制在任意小范围内.最后,对带有外界噪声扰动、系统参数不确定的时变时滞Chen分数阶超混沌系统进行了数值仿真,经过短暂的时间,响应系统与驱动系统同步,进而验证了所提出的控制方法的有效性.     

分数阶混沌系统的Adomian分解法求解及其复杂性分析

根据分数阶微分定义,采用Adomian分解算法,研究了分数阶简化Lorenz系统的数值解.研究发现,该算法与预估-校正算法相比,求解结果更准确,所耗计算资源和内存资源更少,求解整数阶系统时较Runge-Kutta算法更准确;利用Adomian算法得到的分数阶简化Lorenz系统出现混沌的最小阶数为1.35,比利用预估-校正算法得到的最小阶2.79更小.采用相图、分岔图分析了该系统的动力学特性,基于谱熵算法(SE)和C0算法分析了该系统的复杂度.结果表明,复杂度结果和分岔图一致,说明系统的复杂度同样能反映出系统动力学特性;复杂度随阶数q的增加呈总体减小的趋势,而混沌态时系统参数c变化对系统复杂度影响不大.为分数阶混沌系统应用于信息加密、保密通信领域提供了理论与实验依据.     

基于状态观测器的分数阶时滞混沌系统同步研究

研究分数阶时滞混沌系统同步问题,基于状态观测器方法和分数阶系统稳定性理论,设计分数阶时滞混沌系统同步控制器,使得分数阶时滞混沌系统达到同步,同时给出了数学证明过程.该同步控制器采用驱动系统和响应系统的输出变量进行设计,无需驱动系统和响应系统的状态变量,简化了控制器的设计,提高了控制器的实用性.利用Lyapunov稳定性理论和分数阶线性矩阵不等式,研究并给出了同步控制器参数的选择条件.以分数阶时滞Chen混沌系统为例,设计基于状态观测器的同步控制器,实现了分数阶时滞Chen混沌系统同步,并将其应用于保密通信系统中.仿真结果证明了该同步方法的有效性.     

Parameter estimation for chaotic systems using the cuckoo search algorithm with an orthogonal learning method

We study the parameter estimation of a nonlinear chaotic system,which can be essentially formulated as a multidimensional optimization problem.In this paper,an orthogonal learning cuckoo search algorithm is used to estimate the parameters of chaotic systems.This algorithm can combine the stochastic exploration of the cuckoo search and the exploitation capability of the orthogonal learning strategy.Experiments are conducted on the Lorenz system and the Chen system.The proposed algorithm is used to estimate the parameters for these two systems.Simulation results and comparisons demonstrate that the proposed algorithm is better or at least comparable to the particle swarm optimization and the genetic algorithm when considering the quality of the solutions obtained.     

Parameter identification of commensurate fractional-order chaotic system via differential evolution

Chaos can be observed in fractional-order nonlinear systems with appropriate orders. The knowledge about the parameters and orders are the basis of the control and synchronization of fractional-order chaotic systems. In this Letter, the problem of parameter identification of commensurate fractional-order chaotic systems is investigated. By treating the orders as additional parameters, the parameters and orders are identified together through minimizing an objective function. Differential evolution algorithm, a powerful and robust evolutionary algorithm, is applied to search the optimal solution of the objective function. Numerical simulations and comparisons with genetic algorithm (GA) demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于混合生物地理优化的混沌系统参数估计

混沌系统的参数估计本质上是多维参数的优化问题. 结合和声搜索方法和对立学习机理, 提出一种混合生物地理优化算法, 用于解决混沌系统的参数估计问题. 利用对立学习机理增加初始群体的多样性, 并引入和声搜索以增强局部寻优能力, 从而提升整体寻优性能. 以典型混沌系统为例进行了未知参数估计的数值仿真, 结果验证了所提出混合生物地理优化方法的有效性和鲁棒性.     

Designing synchronization schemes for fractional-order chaotic system via a single state fractional-order controller

In this paper the synchronization of fractional-order chaotic systems is studied and a new single state fractional-order chaotic controller for chaos synchronization is presented based on the Lyapunov stability theory. The proposed synchronized method can apply to an arbitrary three-dimensional fractional chaotic system whether the system is incommensurate or commensurate. This approach is universal, simple and theoretically rigorous. Numerical simulations of several fractional-order chaotic systems demonstrate the universality and the effectiveness of the proposed method.     

Adaptive control and synchronization of a fractional-order chaotic system

In this paper, the chaotic dynamics of a three-dimensional fractional-order chaotic system is investigated. The lowest order for exhibiting chaos in the fractional-order system is obtained. Adaptive schemes are proposed for control and synchronization of the fractional-order chaotic system based on the stability theory of fractional-order dynamic systems. The presented schemes, which contain only a single-state variable, are simple and flexible. Numerical simulations are used to demonstrate the feasibility of the presented methods.     

A new kind of nonlinear phenomenon in coupled fractional-order chaotic systems: coexistence of anti-phase and complete synchronization

In this paper,we have found a kind of interesting nonlinear phenomenon-hybrid synchronization in linearly coupled fractional-order chaotic systems.This new synchronization mechanism,i.e.,part of state variables are anti-phase synchronized and part completely synchronized,can be achieved using a single linear controller with only one drive variable.Based on the stability theory of the fractional-order system,we investigated the possible existence of this new synchronization mechanism.Moreover,a helpful theorem,serving as a determinant for the gain of the controller,is also presented.Solutions of coupled systems are obtained numerically by an improved Adams-Bashforth-Moulton algorithm.To support our theoretical analysis,simulation results are given.     

基于混合差分进化算法的混沌系统参数估计

混沌系统参数估计是混沌系统控制与同步的关键问题. 通过构造一个适当的适应度函数,将混沌系统的参数估计问题转化为一个多维优化问题,然后利用混合差分进化算法的全局搜索能力求解该优化问题. 以典型的Lorenz混沌系统为例进行了数值仿真,结果表明了混合差分进化算法的有效性和鲁棒性,是一种有效的混沌系统参数估计方法. 关键词： 混沌系统 参数估计 混合差分进化算法     

基于自适应模糊控制的分数阶混沌系统同步

本文主要研究了带有未知外界扰动的分数阶混沌系统的同步问题.基于分数阶Lyapunov稳定性理论,构造了分数阶的参数自适应规则以及模糊自适应同步控制器.在稳定性分析中主要使用了平方Lyapunov函数.该控制方法可以实现两分数阶混沌系统的同步,使得同步误差渐近趋于0.最后,数值仿真结果验证了本文方法的有效性.