一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制技术方案

本发明专利技术公开了一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制，其特征在于：用布谷鸟搜索算法对系统轨道进行前期的引导，减少参数扰动法(OGY方法)的等待时间；布谷鸟算法引导混沌轨道的实现过程为：在普通的线性误差反馈法基础上，用布谷鸟搜索算法找到一组适当的反馈增益，产生一系列特定的“小扰动”，在给定的有限步内，使混沌系统从初始点到达目标区域，实现对混沌系统的初步控制；其中将迭代值与不动点的距离作为布谷鸟算法的目标函数，到达目标区域后再利用OGY参数小扰动法将轨道最终稳定到不动点上，从而实现混沌系统的大区域快速稳定。

【技术实现步骤摘要】
一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制
本专利技术涉及混沌控制领域，具体是用布谷鸟算法对系统轨道进行前期引导，使系统进入不动点的领域内再开启混沌参数小扰动控制方法(OGY方法)。
技术介绍
上世纪六十年代以来，混沌现象逐渐引起了人们的广泛关注，并开始对其进行了深入的研究。混沌系统最基本的特征是对初值的极端敏感性，即初始状态的微小不同可以导致最终结果的巨大差别。研究发现，混沌现象广泛存在于各种非线性电子线路中。在实际中，希望能够通过抑制或避免混沌，以提高系统的性能，使系统能够稳定或达到预期的性能。为了利用有益混沌抑制不利混沌，人们对混沌的控制展开研究。OGY方法是典型的混沌控制方法之一，理论基础是混沌吸引子中存在着不可数的不稳定周期轨道。因为混沌动力系统具有对初值敏感和遍历性的特性，所以只需等待混沌系统进入预定的区域之后给系统一个扰动，这个扰动是通过参数较小的变化实现的，从而系统的运动状态是稳定到固定点的周期轨道上，但这往往需要很长时间。引导轨道的主要思想是用特定的小扰动引导给定混沌系统的轨道,使混沌动力系统从给定的初始状态到达期望的目标区域,目的是减少达到希望区域的时间。布谷鸟搜索算法(CS)是由剑桥大学YANG等提出的一种群体智能优化算法，它也是一种新型的元启发式搜索算法。其思想主要基于两个策略：布谷鸟的巢寄生行为和莱维飞行机制。通过随机游走的方式搜索得到一个最优的鸟窝来孵化自己的鸟蛋，这种方式可以达到一种高效的寻优模式。CS算法主要优点是参数少、操作简单、易实现、随机搜索路径优和寻优能力强等，备受学者关注，相关的科研成果也日益倍增。专利技术内容针对OGY方法控制混沌系统中，等待时间较长等问题，本专利技术设计了一种新型的OGY控制器(CS-OGY)，一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制。本专利技术主要是通过如下方案所实现：一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制；用CS对混沌系统轨道做初始引导，将其引导到不稳定不动点的邻域内，然后再对系统参数进行微调，最终使系统轨道达到稳定的轨道上，减少OGY方法的等待时间。布谷鸟算法引导混沌轨道的实现过程为：在普通的线性误差反馈法基础上，用布谷鸟搜索算法找到一组适当的反馈增益，产生一系列特定的“小扰动”，在给定的有限步内，使混沌系统从初始点到达目标区域，实现对混沌系统的初步控制。其中将迭代值与不动点的距离作为布谷鸟算法的目标函数，到达目标区域后再利用OGY参数小扰动法将轨道最终稳定到不动点上，从而实现混沌系统的大区域快速稳定。本专利技术的技术效果在于：用布谷鸟搜索算法对系统轨道进行前期的引导，减少参数扰动法(OGY方法)的等待时间。该算法的具体步骤如下：步骤1：初始化算法基本参数。设置鸟窝个数，宿主发现外来鸟蛋概率Pa，以及最大迭代次数或搜索精度。步骤2：初始化鸟窝位置。步骤3：位置更新操作。利用位置更新公式，搜索下一代的鸟窝位置，从而得到一组新的鸟窝位置。步骤4：计算目标函数值。将适应度值与上一代的进行对比，保留较好的位置。步骤5：选择操作。鸟窝位置替换，找到当前最优鸟窝位置。步骤6：判断操作。若达到迭代终止要求则输出最优鸟窝位置并进行步骤5，否则返回步骤2。步骤7：将得到的最优值带入线性误差增益函数，使系统到达目标区域。步骤8：开启OGY控制。步骤9：系统稳定到不动点附近。附图说明图1一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制流程图具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及
技术实现思路
更加清楚，以下结合附图详细说明。步骤1：初始化算法基本参数。设置鸟窝个数(一般设置为25)，宿主发现外来鸟蛋概率Pa(发现概率一般设置为0.25)，以及最大迭代次数或搜索精度。步骤2：初始化鸟窝位置。随机产生P个n×N维向量作为一个初始鸟窝位置，其中第i个鸟窝在解空间的位置(即每个位置就是一个潜在解)表示为[ki1,ki2,…,kiN](i＝1,2,…,P).步骤3：位置更新操作。利用位置更新公式Levy(λ)·u＝t-λ,(1＜λ≤3)(2)搜索下一代的鸟窝位置，从而得到一组新的鸟窝位置。步骤4：计算目标函数值。计算各鸟窝位置对应的目标函数值，并获得当前最优鸟窝位置，具体实现为：将线性误差反馈序列：X1m+1＝f1(Xm,p)+km·(Xm-XF),Xim+1＝fi(Xm,p),(3)其中m＝1,2,…,N；i＝2,3…,n；km∈R1×n的向量，即km＝[k1m,k2m,…knm]。经简化后由(3)式可知，要使系统到达目标区域，要找到一组适当的反馈增益[k1,k2,,kN]，即一个n×N维的向量。将如(3)式作用于系统Xm+1＝F(Xm,p),(4)求得系统状态XN，本专利技术采用N步的误差作为适应度函数，如(3)式，即带入XN可求得相应鸟窝的适应度值。ei＝||XN-XF||(i＝1,2,…P)(5)步骤5：选择操作。将宿主发现外来蛋的概率pa,与服从均匀分布的随机数r进行对比,如果r＞pa那么我们可以随机改变鸟窝的位置，否则固定不变，对改变后得到的新位置进行测试，并与上一步所得到的鸟窝位置比较，选出较优的鸟窝位置。步骤6：判断操作。按步骤4计算适应度是否满足迭代的终止条件，若达到，则找到最优解，否则将步骤6中得到的一组最好鸟窝位置返回步骤3开始下一轮的迭代。步骤7：将得到的最优值带入线性误差增益函数(3)式中，使系统到达目标区域。此时布谷鸟算法引导轨道结束。步骤8：开启OGY控制。通过参数微调公式对参数P进行微调，使系统最终稳定到不动点。其中，响应矢量g为不稳定特征值对应的特征向量为eueu的对偶向量hu可按下列式子求得当如下不等式成立时进行微扰控制：步骤9：系统稳定到不动点。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制，其特征在于：用布谷鸟搜索算法对系统轨道进行前期的引导，减少参数扰动法(OGY方法)的等待时间，布谷鸟算法引导混沌轨道的实现过程为：在普通的线性误差反馈法基础上，用布谷鸟搜索算法找到一组适当的反馈增益，产生一系列特定的“小扰动”，在给定的有限步内，使混沌系统从初始点到达目标区域，实现对混沌系统的初步控制；其中将迭代值与不动点的距离作为布谷鸟算法的目标函数，到达目标区域后再利用OGY参数小扰动法将轨道最终稳定到不动点上，从而实现混沌系统的大区域快速稳定。

【技术特征摘要】
1.一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制，其特征在于：用布谷鸟搜索算法对系统轨道进行前期的引导，减少参数扰动法(OGY方法)的等待时间，布谷鸟算法引导混沌轨道的实现过程为：在普通的线性误差反馈法基础上，用布谷鸟搜索算法找到一组适当的反馈增益，产生一系列特定的“小扰动”，在给定的有限步内，使混沌系统从初始点到达目标区域，实现对混沌系统的初步控制；其中将迭代值与不动点的距离作为布谷鸟算法的目标函数，到达目标区域后再利用OGY参数小扰动法将轨道最终稳定到不动点上，从而实现混沌系统的大区域快速稳定。2.基于权利要求1提出的一种基于布谷鸟算法和OGY方法的混沌系统混合控制，其技术效果在于：用布谷鸟搜索算法对系...

【专利技术属性】
技术研发人员：易灵芝，刘月，肖伟红，
申请(专利权)人：湘潭大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43