利用Lyapunov指数的混沌控制及控制参数选择

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动力系统中的混沌控制策略评价指标

动力系统中的混沌控制策略评价指标

动力系统中的混沌控制策略评价指标动力系统中的混沌控制策略评价指标混沌控制是指通过引入外部控制信号来抑制或控制混沌现象的一种方法。

在动力系统中,混沌控制策略的评价指标对于理解系统的稳定性和控制性能具有重要意义。

本文将介绍动力系统中的混沌控制策略评价指标,并探讨其应用。

一、Lyapunov指数Lyapunov指数是一种常用的混沌控制策略评价指标,它用于衡量混沌系统的稳定性。

Lyapunov指数的计算方法需要基于Lyapunov指数定理,通过对系统状态的微小扰动进行分析,确定系统的稳定性和敏感性。

通过计算Lyapunov指数,可以评估混沌控制策略对系统的控制效果。

二、收敛速度收敛速度是评价混沌控制策略效果的重要指标之一。

混沌系统通常具有较长的转动周期和不可预测性,因此控制策略应能够快速使系统转移到期望的状态。

收敛速度可以通过测量系统状态变化的速度来评估,较快的收敛速度意味着控制策略对系统的控制能力更强。

三、控制幅度控制幅度是指控制策略在系统中引入的控制信号的幅度大小。

混沌控制策略应该通过调节控制幅度来抑制系统中的混沌行为,使系统进入到期望的运动模式。

控制幅度的调节需要考虑到系统的特性和稳定性,过小的控制幅度可能无法有效控制混沌现象,过大的控制幅度可能导致系统不稳定。

四、控制延迟控制延迟是指控制策略引入控制信号到系统实际响应的时间延迟。

混沌系统对外部干扰非常敏感,因此控制延迟应尽可能小,以保证控制策略的实时性和有效性。

评估控制延迟的方法可以通过测量控制信号作用到系统的时间和系统响应的时间之间的差值。

五、鲁棒性鲁棒性是指混沌控制策略对系统参数变化和外部干扰的稳定性。

在实际应用中,系统参数可能存在不确定性和波动性,外部干扰可能导致系统产生不可预测的行为。

混沌控制策略的鲁棒性能够保证系统能够稳定地运行并抵抗外部干扰,具有较好的控制效果。

六、能耗能耗是评价混沌控制策略的另一个重要指标。

在实际应用中,混沌控制策略可能需要引入额外的能量来控制系统的行为。

利用最大Lyapunov指数检验混沌时序降噪效果

利用最大Lyapunov指数检验混沌时序降噪效果

利用最大Lyapunov指数检验混沌时序降噪效果
汤龙坤;梁建莉
【期刊名称】《重庆科技学院学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2011(13)2
【摘要】结合混沌时间序列的几何结构,提出了用最大Lyapunov指数特征量作为判别去噪效果好坏的指标,检验奇异谱降噪算法对混沌时间序列的有效性.通过对几个经典混沌系统的分析,结果表明奇异谱降噪算法对某些离散混沌系统是失效的,而对于一些连续混沌系统是有效的.
【总页数】5页(P155-158,163)
【作者】汤龙坤;梁建莉
【作者单位】华侨大学,泉州362021;华侨大学,泉州362021
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.基于最大Lyapunov指数的混沌预测在洪水实时预报中的应用 [J], 孙义;黄显峰
2.基于最大Lyapunov指数的无刷双馈电机混沌现象分析∗ [J], 陈集思;杨俊华;林卓胜;吴捷
3.基于马尔科夫链理论的改进的最大Lyapunov指数混沌预测法 [J], 李修云;陈帅
4.有噪声的多维混沌时序的非线性检验 [J], 汤龙坤
5.基于最大Lyapunov指数的行星齿轮传动系统混沌特性分析 [J], 王靖岳;刘宁;王浩天
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基于Lyapunov指数改善数字化混沌系统的有限精度效应

基于Lyapunov指数改善数字化混沌系统的有限精度效应
p e i o f cs o ii l h o c ma s I e t r a e p c s d n mi al h n e n e u b n e r cs n e e t fd gt a t p . t p r b n e s a e i y a c l c a g d a d p r r a c i a c i s u y t
2 col l t ncadIf m t nE gne n , o t C iaU i r t o eh o g ,G a ghu5 04 , hn ) .Sh Ee r i n o a o n ef g Suh hn nv s f cn l f o co nr i i i ei y T o y u  ̄o 16 0 C ia n
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me o .F n l ,a p e d rn o n mb rg n rtrmL P NG ae n te me o s c e k d wi h t d ial y su oa d m u e e eao C— R b s d o h t d i h c e t h h

恒Lyapunov指数谱混沌系统族设计,电路实现及同步研究

恒Lyapunov指数谱混沌系统族设计,电路实现及同步研究

第六届全国网络科学论坛与第二届全国混沌应用研讨会恒Lyapunov指数谱混沌系统族设计、电路实现及同步研究李春彪2010年7月27日提纲具有恒Lyapunov指数谱的混沌系统1电路实现:模拟方法与数字方法2同步以及同步特性研究3混沌信号的类随机性、连续宽带功率谱特性、难以通过时域和常用的频域处理来预测和分离、混沌系统所固有的对初始条件的敏感依赖性等特点,使得混沌特别适用于保密通信(特别是军用通信)和信息加密等领域。

20世纪90年代混沌控制和同步的突破性进展,使得混沌通信的研究开始成为一个热点。

基于混沌信号理想的相关特性,利用混沌信号作为雷达波形。

此外,混沌理论对雷达系统还具有如下意义:(1)雷达杂波的混沌模拟;(2)基于混沌动力学的雷达目标检测:混沌信号应用于雷达与通信系统已经成为极为活跃的研究领域,要将混沌系统应用于雷达与通信等实际工程中,不仅需要给出正确可行的电路实现方案与同步方案,同时也要考虑实现的混沌系统具有一定的混沌鲁棒性,能够在比较宽的参数范围内保持混沌状态。

此外,在基于混沌信号的工程应用中,往往需要对混沌信号的幅值进行一定程度的放大、缩小,有些场合则需要对混沌信号进行反相放大或者缩小,倘若使用额外的硬件来完成这些放大或者衰减作用,需要较大的成本;混沌信号的宽频特性,又使得宽带滤波器的设计也非易事;混沌系统对于初始值与系统参数呈现敏感性,在使用混沌信号过程中,多引入的电路元件或者附加系统往往会引入信号的失真与变形。

1122,,,a a x az c y d yaz z x y bz ⎧⎪⎨⎪⎩=−+==−−−&&&一类具有恒Lyapunov 指数谱特性的混沌系统:图1 奇怪吸引子在相平面上的投影(a) x -y 平面,(b) x -z 平面,(c) y -z 平面(当a = 0.4 ,b = 0.4,c = 1.62时)-505-4-2024-505-50510-4-2024-50510系统平衡点为: S 1=(d /c , -d /c , 0),S 2 = (-d /c , d /c , 0)。

混沌特征量

混沌特征量

混沌特征量研究一、引言混沌理论在近几十年里已经引发了科学家们的广泛关注。

它描述了在确定性动力学系统中出现的随机行为,这种行为由系统的内在性质而非外部干扰所决定。

混沌理论在许多领域都有广泛的应用,包括物理学、生物学、工程学和社会科学等。

为了更好地理解和应用混沌理论,研究混沌的特征量是至关重要的。

二、混沌的特征量1. Lyapunov指数:Lyapunov指数是衡量系统对初始条件敏感性的重要参数。

在科学研究中,尤其是动力学和混沌理论领域,这一指数起着至关重要的作用。

如果一个系统的所有Lyapunov指数都大于零,那么该系统就会表现出高度复杂和不可预测的行为,即混沌现象。

Lyapunov指数的数值可以用来预测系统的长期行为和稳定性,帮助我们理解和控制混沌系统。

此外,Lyapunov指数还可以用于判断系统的吸引子类型,如平衡点、周期轨道等。

2.熵:熵起源于热力学,是描述系统混乱程度或不确定性的一个度量。

在混沌理论中,熵被用来度量系统产生随机数的速度,熵越大,系统的混乱程度越高,随机性越强。

一个混沌系统的熵通常大于非混沌系统的熵,这是因为混沌系统中的不确定性使得系统难以预测。

熵在信息理论、通信技术和密码学等领域也有着广泛的应用。

3. 分形维数:分形维数是描述混沌吸引子的空间填充能力的另一个重要参数。

分形维数的概念源于数学,它可以帮助我们理解复杂几何形状的复杂性。

例如,如果一个吸引子是自相似的,那么它的分形维数就会大于它的拓扑维数。

分形维数越大,表明系统的行为越复杂。

在实际应用中,分形维数可用于分析金融市场、生态系统等复杂系统的稳定性。

4.周期轨道数量:混沌系统的周期轨道数量通常是极大的,这使得它们的行为看起来似乎是随机的。

周期轨道是指系统中某种程度上可预测的运动模式。

尽管在现实中,我们很难找到完全相同的周期轨道,但我们可以通过研究周期轨道的数量和分布来了解系统的性质。

周期轨道数量反映了系统内部结构的复杂性,数量越大,表明系统中的规律性越强。

描述混沌的指标

描述混沌的指标

描述混沌的指标全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:混沌是一个具有高度不确定性和复杂性的系统状态,常被描述为无序的、难以理解的状态。

在科学研究和实践中,我们常常需要寻找一些指标来描述混沌系统的特征,以便更好地理解和分析混沌现象。

下面将介绍一些常用的描述混沌的指标。

1. Lyapunov指数:Lyapunov指数是描述混沌系统的一个重要指标,它是衡量系统状态变化速率的指标。

当系统的Lyapunov指数为正时,系统将呈现混沌状态;当Lyapunov指数为负时,系统将呈现稳定状态。

通过计算Lyapunov指数,可以判断系统是否处于混沌状态。

2. 分形维数:分形维数是描述混沌系统结构的一个重要指标,它反映了系统结构的复杂程度。

分形维数越高,系统结构越复杂。

通过计算分形维数,可以揭示混沌系统的结构特征。

3. 自相关函数:自相关函数是描述混沌系统时间演化规律的一个重要指标,它反映了系统状态之间的相关性。

通过分析系统的自相关函数,可以揭示混沌系统的时间演化规律。

4. 峰谱特性:峰谱是描述混沌系统频率分布特性的一个重要指标,它反映了系统在不同频率上的能量分布。

通过分析系统的峰谱特性,可以了解混沌系统的频率分布规律。

以上是一些常用的描述混沌的指标,它们可以帮助我们更好地理解和分析混沌系统的特征。

在实际应用中,我们可以根据具体问题选择合适的指标来描述混沌现象,从而更好地理解混沌系统的特性。

混沌系统是一种具有复杂性和不确定性的系统,通过研究混沌系统的特征和规律,有助于我们更好地理解自然界的复杂现象。

【此为创作文章,仅供参考】。

第二篇示例:混沌理论最早由美国数学家爱德华·洛伦茨提出,它描述了一类非线性动力系统的行为特征。

混沌系统的演化非常敏感于初始条件,即所谓“蝴蝶效应”,微小的扰动可能导致系统的行为出现巨大的变化。

由于混沌系统的复杂性和不可预测性,其研究领域涉及到物理、天文、生物、社会和经济等方方面面。

在混沌系统中,我们需要一些指标来描述系统的混沌程度。

混沌动力学中的Lyapunov指数与分岔图分析

混沌动力学中的Lyapunov指数与分岔图分析

混沌动力学中的Lyapunov指数与分岔图分析混沌动力学是一门研究非线性系统行为的学科,它揭示了一些看似混乱无序的系统中的一些规律和模式。

在混沌动力学中,Lyapunov指数和分岔图是两个重要的工具,它们帮助我们理解和描述混沌系统的特性。

首先,让我们来了解一下Lyapunov指数。

Lyapunov指数是用来衡量系统中的初始条件对系统演化的敏感程度的指标。

在混沌系统中,微小的初始条件差异可能会导致系统演化出完全不同的轨迹。

Lyapunov指数通过计算系统中相邻轨迹之间的指数增长率来描述这种敏感程度。

正的Lyapunov指数表示系统的轨迹会发散,而负的Lyapunov指数表示系统的轨迹会收敛。

Lyapunov指数的绝对值越大,系统的混沌性越强。

Lyapunov指数的计算可以通过数值模拟的方法来实现。

我们可以选择一个初始条件,然后计算系统在不同时间点上的状态。

接下来,我们选择一个微小的扰动,并将其加到初始条件上,再次计算系统的演化。

通过比较两个轨迹之间的差异,我们可以得到Lyapunov指数。

重复这个过程,我们可以得到整个系统中不同点上的Lyapunov指数分布。

这个分布可以帮助我们判断系统的混沌性质以及混沌的程度。

分岔图是另一个用于描述混沌系统的工具。

分岔图展示了系统在参数空间中的演化情况。

在分岔图中,我们将系统的某个特定状态量(如系统的输出)作为纵坐标,而系统的参数作为横坐标。

当系统的参数发生变化时,我们观察系统状态的变化。

如果系统的状态在某个参数值附近发生突变,我们就可以看到分岔现象。

分岔图可以帮助我们理解系统的稳定性和不稳定性,以及混沌的产生机制。

分岔图的构建可以通过数值模拟或实验测量来实现。

对于数值模拟,我们可以选择一个参数值,然后计算系统在不同时间点上的状态。

接下来,我们改变参数值,并再次计算系统的演化。

通过观察系统状态的变化,我们可以绘制出分岔图。

对于实验测量,我们可以改变系统的某个控制参数,并记录系统的输出。

常微分方程中的Lyapunov指数

常微分方程中的Lyapunov指数

常微分方程中的Lyapunov指数Lyapunov指数是一种用于研究动力系统稳定性的重要工具。

在常微分方程中,Lyapunov指数可以帮助我们判断一个系统的稳定性,从而可以更好地理解物理现象。

本文将从以下几个方面介绍Lyapunov指数。

一、什么是Lyapunov指数?Lyapunov指数是法国数学家Lyapunov在19世纪末首次引入的一个概念,用于描述动力系统在某一相空间内的稳定性。

Lyapunov指数是一个实数,通常用λ表示,其大小代表了系统的稳定程度。

当λ>0时,系统是不稳定的;当λ<0时,系统是稳定的;当λ=0时,系统处于稳态。

二、如何计算Lyapunov指数?计算Lyapunov指数的方法有很多种,其中最为常用的是Kaplan-Yorke公式。

这种方法需要进行线性化处理,将非线性动力系统转化为线性动力系统。

通常用牛顿迭代法求解微分方程,并对每个时间步长进行雅可比矩阵的计算,从而最终得到系统的Lyapunov指数。

三、Lyapunov指数在物理学中的应用Lyapunov指数在物理学中有着广泛的应用,尤其是在研究混沌现象中。

混沌是指系统发生不可预期的非周期性运动,常常出现在分子动力学、天体力学和流体力学中。

利用Lyapunov指数可以判断混沌现象的发生,从而更好地理解这些物理现象。

四、Lyapunov指数在控制系统中的应用除了在物理学中的应用外,Lyapunov指数还被广泛应用于控制系统中。

在控制系统中,通过计算Lyapunov指数可以判断系统是否稳定,并且可以设计出更好的控制策略。

此外,Lyapunov指数还可以用于描述系统的鲁棒性,即系统对干扰的抵抗能力。

五、Lyapunov指数的局限性尽管Lyapunov指数在控制系统和物理学中有着广泛的应用,但是它也存在一些局限性。

首先,计算Lyapunov指数常常非常复杂,需要耗费大量时间和计算资源。

其次,Lyapunov指数只能用于描述系统局部的稳定性,而不能用于描述全局的稳定性。

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利用 L yapunov 指数的混沌控制 及控制参数选择
丁丹平 , 田立新
( 江苏理工大学理学院 ,江苏 镇江 212013)
摘 要 : 自 1990 年 ,美国马里兰大学的 Ott , Grebogi 和 Yorke 三人首先从理论上提出控制混沌 的方法 , 即 O GY 方法 , 混沌控制已成了非线性理论及应用中重要的组成部分 1 但混沌控制 ( O GY) 方法在数学理论上还有许多工作需要完善 , 从数学理论上对 O GY 方法进一步论证和 探讨 ,对混沌控制理论的建立和体系化有很重要的意义 1 而笔者利用 Lyapunov 指数讨论了混 沌控制 ( O GY 方法) 有效的充分条件 ,获得了具体的表示式 1 并将此方法用于讨论具体的控制 参数的选择及控制参数所须满足的条件 1 最后对二维 Henon 映射的轨道稳定化控制的有效 性给出了解释 1 关键词 : 混沌 ; 轨道控制/ Lyapunov 指数 ;O GY 方法 中图分类号 :O193 文献标识码 :A 文章编号 :1007- 1741 ( 2000) 01- 0087- 05 70 年代后期以来 ,混沌现象的研究成为科学 界的热点问题 , 吸引了物理 、 数学 、 力学等诸学科 科研工作者的注意 1 到 80 年代末 ,在混沌动力系 统的数学基础 、 数值实验算法和实验室实验诸方 面都取得了进展 1 随着对混沌现象研究的深入 , 混沌的控制问题成了工程技术等应用的问题的迫 切需求 190 年代以来 , 以 O GY 方法为代表的混 沌控制 ( cont rolling chaos) 获得的发展 , 大大地推 进了混沌的应用研究 1 一般而言 ,混沌控制的目标有两种 : 一种是基 于在混沌奇异吸引子内存在无穷多的周期轨道 , 控制的目的是对其中某个不稳定周期轨道进行有 效的稳定控制 , 根据人们的意愿逐一控制所需的 周期轨道 ,这种控制并不改变系统中原有的周期 轨道 1 另一种控制目标则不要求必须稳定控制原 系统中的周期轨道 ,而只要通过可能的策略 、 方法 及途径 ,达到有效控制从而得到我们所需的周期 轨道即可 ,即通过对系统的控制获得人们所需的 新动力学行为 , 包括各种周期态及其他图样等 1
λu ax s - ays x s - ys 1 λu λu - 1 bx s - ays - θλu - 1 bx s - ays × [λ s x s ( ay u - bx u ) + λ u x u ( bx s - ay s ) ] +
第 1 期 丁丹平等 利用 L yapunov 指数的混沌控制及控制参数选择
引理 111 设 λ为矩阵 A 的特征值 , 则可得 相应 λ的特征向量 X , 使 | X | ≤ | I| 1 λu 为其特征 引理 112 设 M 为二阶阵 ,λ s、 值 , es =
xs ys , eu = xu yu
λu f u ・I (λ λ ) λu - 1 g ・f u + ue u f u + sesf s ・I
f s ・e u = 0 , f u ・es = 0
5 F P ( X) | 5P
P =0
=
a b
由矩阵谱分解定理 , M = λ s es f s +λ ue u f u , 其中λ s, λu 分别表示系统 ( 1) 在 X F = 0 处与稳定流形和 不稳定流形切方向对应的特征根 1 es 、 e u 表示与 λ λu 对应的特征向量 , f s 、 f u 为对应的反变基向 s、 量 , 满足 : es ・f s = eu ・ f u = 1 , es ・ f u = eu ・ fs = 0 , 且 es f s + eu f u = E , E 为单位阵 1 设 es =
其中 Xn =
, P 为系统的可控参数 , 设 P = 0
时系统 ( 1) 有一双曲不动点 X F = 01 令
M = D F P ( X) | g =
XF =0
推论 114 若设稳定流形切向量为 x 轴方 s a 1 - λ λ 向 , 不稳定流形切方向为 y 轴 , 则当 | λ b u - 1 u +λ s | ≤1 时 , 式 ( 3 ) 确定的参数确保目标轨道稳 定1 引理 112 的证明 设 f u = ( x 1 , y1) , f s = ( x 2 , y 2) 代入 f s ・es = 1 , f u ・e u = 1 ,
= lim ln
n →∞
|
[ g - (λ ue u f u + λ ses f s ) ・g ] ×
为对应特征向量 , 则
λu f u ・I (λ λ ) (8) λu - 1 g ・f u + ue u f u + sesf s ・I λu f u ・I 又 [ g - (λue u f u + λ ses f s ) ・g ] λu - 1 g ・f u (λ ue u f u + λ ses f s ) ・I = A B
( f u ・I ) ( f s ・g) λu + f u ・g
λu 、 λ 将式 ( 5) 两端关于 Xn 求导 , 注意到 g 、 eu 、 s、
d Xn +1 d Pn d Xn d Pn = g + (λ g u e Fu f u +λ s es f s) ・ d Xn d Xn d Xn d Xn
s - λ s ( f s ・I) + λ 1 u λ λ s u ( ) θ g ・f u b - a
过参数控制将目标轨道稳定化 1 在文献 [ 5 ] 中已 给出了具体的公式 1
2 关于控制参数的讨论
下面就一类特殊情形来讨论有关控制参数的 选取 1 设二维平面系统 Xn +1 = Fp ( Xn ) , 见式 ( 1) 1 在 P = 0 时有双曲不动点 X F = 0 , P 为参 λu 为特征值 1 经适当坐标变换 , 使λ λu 分 数 ,λ s、 s、 别在 x 轴 , y 轴方向 , 则由上节 es = ( 1 , 0) T , e u =
(7) (2) ( 7) 代入式 ( 4) , 得到 将式 ( 6) 、
则 λ=
λ 1 λ 2
= lim
1
n
ln
d xn d x0
n →∞
d yn ln d y0
λ = lim 1
n →∞
n
n
i =1
ln ∑
[ g - (λ ue u f u + λ ses f s ) ・g ] ×
1 定理及证明
( 13) 可以看出 , O GY 方法是将轨 由式 ( 12) 、 道的不稳定流形控制引入稳定流形 , 由于 这种控 制 , 一方面确实使不稳定流形稳定化 , 另一方面也 会影响原来稳定流形 , 甚至引起稳定流形的不稳 定化 1 由定理 113 还可知 , 即使目标轨道没有稳 定流形 , 若 | λu | > 1 , | λ s | > 1 的情形下 , 仍可通
江 苏 理 工 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版) 2000 年 1 月 8 8
设二维平面上系统 :
X n +1 = F P ( Xn ) (1) xn yn
Pn = λ u (λ u - 1)
-1
( Xn ・f u ) / ( g ・f ) ( 3 )
第 21 卷第 1 期 2000 年 1 月
江 苏 理 工 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版) Journal of Jiangsu University of Science and Technology ( Natural Science)
Vol. 21 No. 1 Jan. 2000
|λ s | ≠1 ,θ = | ( es , e u ) | = x s y u - x u y s
根据文献 [ 1 ] , 有 ( Xn - Png) Xn+1 = Png + (λ ueuf u + λ sesf s) ・
es 、 fu、 f s 与 Xn 无关 , 有
( 5)
N = - ( f s ・I ) λ s +
M =λ ue u f u + λ s es f s
1 1 其中 f s = θ ( y u , - x u ) , f u = θ ( - ys , x s ) 定理 113 对系统 ( 1) , 如果满足 | N | ≤ |λ u
- 1 | , 则满足下式的参数 Pn 可确保轨道稳定 :
其中
A =
收稿日期 :1999 - 08 - 30 基金项目 : 国家自然科学基金资助项目 (19601020) ; 校青年基金资助项目 作者简介 : 丁丹平 ,男 ,江苏理工大学讲师 ,硕士 1
自 1990 年 , E Ott , C Grebogi 和 J A Yorke [ 1 ] 提出 了混沌控制的概念和实现混沌控制的方法 , 即 O GY 方法以来 , 已有大量的结果表明 O GY 方法 是行之有效的 , 并发展出了许多混沌控制的方法 ( 见文献 [ 2 ,4~6 ] ) , 其中许多方法都是以 O GY 方法为基础发展起来的 1 因此 ,O GY 方法的数学 证明对于建立混沌控制数学理论有重要意义 1 虽 然已有一些这方面的工作[ 2 ,5 ] , 但从混沌控制的 许多具体结果和数值计算来看 , 仍有许多理论问 题需要解决 1Lyapunov 指数是刻画轨道稳定性的 重要指标 ,在许多混沌控制的实际例子中都通过 最大 L yapunov 指数计算来判断轨道稳定是否已 经实现 1 笔者利用 Lyapunov 指数从理论上获得 了关于 O GY 方法的一个充分条件定理 , 并利用 L yapnov 指数对文献 [ 2 ,5 ] 等中有关参数的定值 范围作了探讨 1 混沌控制最主要的特点就是不改变系统特 性 ,而仅对其轨道进行控制 1O GY 方法的本质就 是目标轨道稳定化 1
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