一类新混沌系统的动力学分析与电路模拟

《两个混沌系统的动力学分析及其系统控制与同步研究》篇一一、引言混沌系统是一种复杂的非线性动态系统，其状态变化具有不可预测性、敏感依赖初始条件和长期行为的不规则性等特点。

近年来，随着非线性科学的发展，混沌系统的研究逐渐成为了一个重要的研究方向。

本文将针对两个典型的混沌系统进行动力学分析，并探讨其系统控制与同步的相关问题。

二、两个混沌系统的动力学分析（一）Lorenz系统Lorenz系统是一种经典的混沌系统，其动力学模型为三阶非线性常微分方程组。

通过对Lorenz系统的动力学分析，我们可以了解其状态变量的演化规律以及系统在相空间中的行为。

具体而言，Lorenz系统在一定的参数条件下，会出现复杂的混沌行为，其状态变量之间存在非线性的相互作用和依赖关系。

（二）Chua's电路系统Chua's电路系统是一种电子电路混沌系统，其动力学模型可以通过电路元件的参数和电路状态变量来描述。

与Lorenz系统类似，Chua's电路系统也具有复杂的混沌行为和敏感依赖初始条件的特点。

通过对Chua's电路系统的动力学分析，我们可以了解其在电路中的运行规律以及不同参数对其行为的影响。

三、系统控制与同步研究（一）系统控制对于混沌系统，我们可以通过控制其参数或外部扰动来改变其状态和行为。

具体而言，我们可以通过对Lorenz系统和Chua's 电路系统的参数进行调整，来达到控制其混沌行为的目的。

例如，通过调整Lorenz系统的参数，可以使其从混沌状态转变为周期状态或准周期状态。

此外，我们还可以利用外部扰动来抑制混沌系统的混沌行为，使其变得更加规律和可预测。

（二）系统同步混沌系统的同步是指两个或多个混沌系统在一定的条件下，其状态变量之间产生一种协调的、规律性的关系。

对于Lorenz系统和Chua's电路系统等混沌系统，我们可以通过对其参数进行调整或引入适当的控制器来实现系统之间的同步。

一个新型指数混沌系统的设计与电路实现薛华【摘要】为了提高混沌系统的复杂性，用自然乘积指数函数替代一个3阶混沌系统中的非线性乘积项构造一个新型混沌系统。

分析该系统的耗散性、平衡点、稳定性、Laypunov指数、分岔图等基本动力学特性。

设计该混沌系统的硬件电路，并进行实验验证，电路实验结果和数值仿真一致。

该新型混沌系统通过了 NIST 标准测试，可作为随机信号源产生更为复杂、随机性更好的伪随机序列。

%In order to improve complexity of chaos,a novel chaotic system was constructed by replacing the nonlinear product term in the continuous three-dimensional chaotic system with a natural exponential function. Some basic properties of this chaotic system, including dissipativity,equilibriumpoint,stability,Lyapunov exponent spectrum,bifurcation,were analyzed in detail.Moreover,a hardware circuit of this chaotic system was designed and confirmed by experiment.Circuit experimental results were in accordance with experimental results.The novel chaotic system accorded with the test of NIST standard basically,and could be a random signal source to generate good pseudo-random sequences with more complex and better randomness.【期刊名称】《安徽大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】7页(P66-72)【关键词】混沌系统;动力学特性;电路实现;指数函数【作者】薛华【作者单位】滨州学院光电工程系，山东滨州 256603【正文语种】中文【中图分类】TN914.42混沌可作为随机信号源用以产生保密通信中所需的伪随机序列.为了提高混沌伪随机序列的复杂性，近年来各种新型的混沌系统不断被提出，如超混沌系统［1－2］、分数阶混沌系统［3－4］、基于记忆电阻的混沌系统［5－6］、恒lyapunov指数混沌系统［7］等.非线性是系统产生混沌的必要条件之一，从某种意义上说非线性的强弱决定了混沌系统本身及其混沌吸引子的复杂性.迄今混沌系统中采用的非线性函数除乘积函数外，还有分段线性、绝对值及正弦等函数［8－10］.指数函数本身是一个非线性函数，如果把其指数变量用两个或两个以上的变量的乘积来表示，其将是一个强非线性项.另外，指数函数常作为人口成长模型，而PN结的数学模型也是一个自然指数函数.因此，如果自然指数函数能够构成混沌系统，其在实际应用中将比乘积项更有价值.但目前此类研究较少，因此作者拟提出用自然指数函数替代一个非线性乘积项来构建一种新型混沌系统，研究该系统的复杂动力学特性，同时还设计该混沌系统的硬件电路，通过数值仿真和电路实验验证该系统的混沌特性.1 混沌模型构造的新混沌系统为其中：a，b，c∈R＋ .令其中系统的5个平衡点为通过分析可知，当系统参数a，b，c∈R＋，x2 和y2 为复数时，只有S0，S1，S2 为系统的平衡点.当a＝10，b＝3，c＝4时，系统（1）存在一个混沌吸引子，如图1所示.图1 系统（1）的混沌吸引子相图Fig.1 The chaotic attractor phase diagramof system（1）2 基本动力学特性2.1 系统的耗散性系统（1）的散度为当a＝10，b＝3，c＝4，－（a＋b－c）＜0时，系统为耗散系统，该系统按照如下指数速率收敛系统被限制在一个体积为0的点集上，其渐进动力学行为被限制在一个吸引子上，说明该系统存在着吸引子.2.2 平衡点及稳定性先求系统（1）的平衡态（定常状态解），令，有当a＝10，b＝3，c＝4时，系统的3个平衡点为在S0处将方程线性化，可得Jacobian矩阵由其特征方程为｜J｜－λI＝0，得在S0处，当a＝10，b＝3，c＝4时，系统（1）的特征根为为使系统（1）产生混沌，特征方程的特征根要至少有一项大于零.当a＝3，b＝4，c＝10时，系统（1）的特征方程特征根λ2＝3.675 0＞0，由此可知平衡点S0不稳定.在平衡点S1，S2处将方程线性化，得到二者相同的特征多项式当a＝10，b＝3，c＝4时，线性化系统在S1，S2处的Jacobian矩阵具有相同的特征值且满足Shil Nikov定理，则系统（1）能产生混沌的鞍焦点.2.3 Lyapunov指数和分岔图为了研究参数变化对系统动力学特性的影响，固定参数a＝10，c＝4，使参数b在［0，6］这个区间内变化，Lyapunov指数随b变化的指数图谱和变量x随b变化的分岔图如图2～3所示.图2 Lyapunov指数谱Fig.2 Lyapunov index spectrum图3 分岔图Fig.3 Bifurcation diagram从图2可以看出，当a＝10，b＝1，c＝4时，LE1＝0，LE2＝LE3＜0，系统（1）处于周期状态.当b∈［2.3，3.2］，［3.5，6］，LE1＞0，LE2＝0，LE3＜0时，系统处于混沌状态，通过数值仿真可得到混沌吸引子相图（见图1）.3 混沌系统的电路设计与实现为了验证系统的混沌行为，基于模拟电子电路的设计原理，设计出了如图4所示的混沌电路［11］.该电路可实现加、减、反相、积分、指数运算，电路中的乘法器（AD633）可实现非线性乘积项，乘法器的增益为0.1［12］.图4 系统（1）的混沌电路Fig.4 Chaotic circuit of system（1）图4所示电路的状态方程为设R4＝R11＝R17＝R，C1＝C2＝C3＝C.作线性变换和时间线性变换得将上式改写为当a＝10，b＝3，c＝4时，将式（1）与（10）比对，得到令可解得根据图4所示的电路搭建硬件电路，通过示波器观察到的混沌吸引子如图5所示，此实验结果和Matlab仿真结果相同.图5 示波器中观测到的混沌吸引子相图Fig.5 The chaotic attractor phase diagram that is observed in oscillograph4 指数混沌序列随机性测试为了了解指数混沌系统所产生的伪随机序列的随机性，采用NIST测试标准和安装在Linux系统下的STS－2.0软件包对其进行随机性测试.根据测试要求，利用该文提出的指数混沌系统生成了109 bit的2进制序列，并将其分成1 000组进行测试，测试结果如表1所示.表1 指数混沌伪随机序列测试结果Tab.1 Test results of the index chaotic pseudo－random sequence测试项 P－VALUE值 PROPORTION 通过率0.800 005 0.989 0块内频率测试 0.915 317 0.990 0游程测试 0.431 754 0.988 0最长游程测试 0.034 031 0.991 0累积和测试 0.832 561 0.987 0二进制矩阵阶测试 0.657 933 0.987 0傅里叶变换测试 0.000 000 1.000 0非重叠模式匹配测试0.854 708 0.985 0重叠模块匹配测试 0.262 249 0.988 0通用统计测试 0.516 113 1.000 0近似熵测试 0.000 156 0.946 0随机偏离测试 0.002 043 1.000 0随机偏离变量测试 0.000 430 1 1.000 0串行测试 0.361 938 0.995 0线性复杂度测试频率测试0.010 252 6 0.980 0根据P－VALUE值计算公式可得，若P－VALUE≥0.000 1，则可认为被测试序列P－VALUE值是均匀分布的.观察表1中15项测试的P－VALUE值，除了傅里叶变换测试项外，其余14项都满足判定要求，在测试中表现为均匀分布.根据通过率可信区间的计算公式可知，当PROPORTION通过率的值落在（0.980 560 8，0.999 439 2）区间内时，就表明序列能通过此测试项.由表1中数据可知，只有一项测试的通过率落在可信区间外，其余14项测试全部通过.值得注意的是，虽然测试项在P－VALUE值和PROPORTION通过率中各有一项未通过，但一般情况下表1中前4项（基本测试项）通过即表明序列有良好的随机特性［13］，该测试中4个基本项在均匀分布和通过率方面都通过了测试，说明指数混沌有着良好的随机特性.5 结束语作者提出了一个新型的混沌系统，用指数函数替代原方程中的非线性项，该系统有复杂的动力学特性，理论上的动力学分析、数值仿真及实验都证明了系统具有混沌性，所设计的硬件电路选用的是反相输入运算放大器，使硬件电路的参数调节方便.指数运算电路是通过一个二极管实现，电路简单可行.该混沌系统通过了NIST测试，表明其有着良好的随机特性，因此可作为混沌信号源应用于混沌保密系统和混沌雷达系统之中.参考文献：［1］Lorenz E N.Deterministic non－perodic flows［J］.Atoms Sci，1963，20：130－136.［2］Chen G，Ueta T.Yet another chaotic attractor［J］.International Journal of Bifurcation and Chaos，1999，9（7）：1465－1466.［3］蔡国梁，谭振梅，周维怀，等.一个新的混沌系统的动力学分析及混沌控制［J］.物理学报，2007，56（11）：6230－6237.［4］禹思敏.混沌系统与混沌电路－原理、设计及其在通信中的应用［M］.西安：西安电子科技大学出版社，2011：22.［5］周小勇.一个新混沌系统及其电路仿真［J］.物理学报，2012，61（3）：030504.［6］Wang G Y，Bao X L，Wang Z L.Design and FPGA implementation ofa new hyperchaotic system［J］.Chinese Physics B，2008，17（10）：3596－3602.［7］Wang G Y，Qiu S S，Li H W，et al，A new chaotic system and itscircuit realization［J］.Chinese Physics，2006，15（12）：2872－2977. ［8］Stojanovski T，Kocarev L.Chaos－based random number generators－part I：analysis［J］.IEEE Trans Circuits Systems I，2001，48（3）：281－288.［9］Stojanovski T，Pihl J，Kocarev L.Chaos－based random 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