基于量子遗传算法的混沌系统异结构反同步

对异结构超混沌系统的反同步问题进行了研究.利用量子遗传算法(QGA)对反馈增益矩阵进行了参数优化,克服了反馈增益中参数不易整定的缺点.数值仿真结果表明,QGA结合反馈反同步法能使异结构的超混沌Chen系统和Lorenz系统在短时间内迅速达到反同步,体现了该算法的优越性,并验证了QGA在解决异结构反同步问题上的可行性及有效性.

基于量子遗传算法的永磁同步电动机混沌运动的同步控制

混沌同步是当代非线性与控制学科中的一个热点问题。针对永磁同步电动机中混沌同步,反馈反同步法在整定反馈增益矩阵参数时存在困难,利用量子遗传算法对反馈增益矩阵进行参数优化,从而克服反馈增益中参数不易整定的缺陷。数值仿真实验表明,利用量子遗传算法结合反馈反同步法能够使初始状态不同、运动轨迹不同的两个混沌系统在短时间内迅速达到同步,可以是系统达到很好的动态特性,验证了该方法的有效性,对电动机运动的稳定性具有较好的价值。