공존하는 어트랙터와 새로운 대칭 혼돈 시스템의 동적 동작, 회로 설계 및 동기화

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 1893(2023) 이 기사 인용

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본 논문에서는 3차원 카오스 회로 구성 방법을 적용하여 이상한 특성을 갖는 새로운 3차원 카오스 시스템을 소개한다. 이 시스템에는 여러 평형과 풍부한 공존 어트랙터가 존재합니다. 수학적 모델이 개발되고 평형점에 대한 자세한 안정성 분석이 실행되어 위상 평면 플롯과 Lyapunov 지수 스펙트럼으로 확인된 주기 배가 분기 패턴의 중요한 결과를 얻습니다. 초기 값과 고유하게 제어되는 매개변수를 변경함으로써 이중 스크롤 카오스 어트랙터는 한 쌍의 대칭 단일 어트랙터로 분할됩니다. 그런 다음 초기 조건에 관한 지역 유역을 조사합니다. 다음으로 Multisim 시뮬레이션 도구로 생성된 회로 합성 결과는 이 시스템의 자기 여기 특성을 검증합니다. 마지막으로 피드백 제어 기술은 이 시스템의 차이 동기화를 연구하는 데 사용됩니다. 주요 결론은 차이 동기화의 타당성과 신뢰성을 입증합니다.

1963년 기상 역학에 대한 수치 실험에서 "카오스"가 처음 발견되었습니다1. 이는 겉보기에 무작위적인 움직임으로, 결정론적 비선형 시스템에서 무작위 요인을 추가하지 않고도 무작위와 유사한 동작이 발생한다는 것을 의미합니다. 비선형 과학의 한 분야인 혼돈 이론은 의료 진단2, 경제3, 이미지 암호화4,5,6, 신경망7, 약한 신호 감지8,9, 보안 통신10 등에 널리 적용됩니다. 혼돈 특성은 초기 조건 및 시스템 매개변수에 크게 좌우됩니다. , 많은 흥미롭고 복잡한 비선형 현상을 조명합니다. 공존 유인자의 존재는 시스템에 대한 다양한 선택적 정상 상태를 제공하기 때문에 최근 몇 년 동안 점차적으로 연구 핫스팟이 되었습니다. 공존 유인자는 서로 다른 매개변수 및 초기 조건에서 두 개 이상의 유인자가 생성됨을 나타냅니다. 고전적인 예는 로렌츠 시스템의 나비 어트랙터가 이전에 탐색되지 않은 매개변수 공간 영역에서 한 쌍의 대칭 단일 어트랙터로 분할된다는 것입니다. Kengneet al. 3차 비선형 항을 갖는 3차원 저크 시스템을 제안했으며 어트랙터의 공존이 매개변수 변화와 밀접하게 관련되어 있음을 발견했습니다. Baoet al. 멤리스터 카오스 회로를 구축하고 무한한 수의 어트랙터가 공존하는 것을 관찰했습니다. 혼돈의 특이점과 불안정성은 숨겨진 끌개와 스스로 흥분하는 끌개로 설명할 수 있습니다. 자려(self-excited)는 인력의 유역이 불안정한 평형 상태에서 여기된다는 것을 의미합니다. 다른 하나는 여러 평형점과 안정적인 평형 상태를 갖거나 평형이 없는 어트랙터로 정의됩니다. 지금까지 자려 카오스 진동, 은닉 진동, 공존하는 다중 어트랙터의 거동과 같은 복잡한 동적 거동을 갖는 비선형 전자 회로가 이론적 및 수치적으로 탐구되어 왔습니다.

인터넷 기술의 급속한 발전으로 인해 정보 전송의 보안은 대중에게 매우 중요해졌습니다. 요즘에는 카오스 동기화가 보안 통신에 성공적으로 적용되었습니다19,20. 혼돈 자기 동기화 방법을 제안하고 두 혼돈 시스템의 동기화를 실현하는 기반으로 완전 동기화22, 반동기화23, 일반화된 동기화24, 위상 및 역위상 동기화25,26, 투영 동기화27와 같은 다양한 혼돈 동기화 방식이 개발되었습니다. , 조합 동기화28,29, 조합-조합 동기화30 및 복합 동기화31. 먼저, Reference32는 선형가중결합 방법을 이용하여 두 개의 구동 시스템과 하나의 응답 시스템 간의 동기화를 구현하는 차이 동기화 방법을 소개했습니다. 스케일링 계수의 유연한 선택은 결합 시스템의 기하학적 토폴로지를 더욱 복잡하게 만들고 더 나은 보안 통신 성능을 위해 혼돈의 경로 예측을 더욱 어렵게 만듭니다. 위의 카오스 동기화 방식을 실현하기 위해 선형 및 비선형 피드백 제어, 슬라이딩 모드 제어, 능동 제어, 적응 제어 및 신경망과 같은 많은 양의 제어 기술이 개발되었습니다. Duet al. 시간 지연이 있는 분수 차수 멤리스터 기반 신경망의 유한 시간 동기화 기준을 도출했습니다. 왕 외. 다중 구조 카오스 어트랙터 설계를 위한 멤리스티브 시냅스 제어 방법을 제안하고 관찰자 기반 컨트롤러를 통해 멤리스티브 신경망의 동기화 문제를 조사했습니다.