王劃,盛瀟澍,昝鵬
(上海大學電站自動化技術重點實驗室,上海200072)
近年來在各個領域中如:低功耗的液體混合、高性能的通信電路設計、防止電力系統的崩潰、人類大腦、心臟、生物醫學工程等,混沌行為被不斷發現,混沌理論也因此得到了長足的發展?;煦缪芯恳矎倪^去單純的揭示和刻畫混沌現象本身轉向理論和應用相結合。越來越多的研究者將目光轉到了混沌系統,混沌生成也成為了一項具有挑戰性的工作。早在1963年,著名的氣象學家Lorenz發現了“蝴蝶效應”現象[1],提出了里程碑式的混沌方程。
1975年,李天巖和J.A.York聯合發表了文章《周期三蘊含混沌》[2],深刻揭示了從有序到混沌的演變過程。1976年,R?ssler[3]提出新的三維混沌系統。
1999年,Chen等[4]利用混沌反控制(Chaotification)方法成功實現了一個與Lorenz系統相似但非拓撲等價的新混沌系統,即Chen系統。2000年,Lü等人相繼提出了Lü[5]混沌系統,其第二個和第三個系統方程都包含二次項。雖然Chen系統和Lü系統有類似的結構形式,但是兩者不具有拓撲等價性[6]。根據 Celikovsky和 Vanecek[7]的定義,Chen系統和Lü系統都是對偶的混沌系統。對于系統x·=Ax+f(x),其中 A=[aij]3×3。Lorenz系統滿足 a12a21>0,然而Chen系統和Lü系統滿足a12a21=0。因此在2002年,呂金虎和陳關榮等人提出了 Lorenz系統族[8],其包含了Lorenz系統,Chen系統和 Lü系統。
2004年,Liu et al.[9]提出了三維 Liu混沌系統。之后,四維超混沌系統[10]被相繼發現。近年來,研究人員已經將混沌系統的研究擴展到了時滯混沌系統[11]。隨著非線性科學的發展,混沌理論在信號處理領域的應用變得越來越廣泛,混沌和密碼學之間所具有的天然聯系和結構上的某種相似性,為密碼系統的設計開拓了新思路,使得混沌密碼技術被列為現代密碼研究的重要前沿之一。文章提出了一種三維連續二次自治混沌系統。其顯示為雙螺旋吸引子。相對于Lorenz系統族,其具有更復雜的拓撲結構,展現出更加有趣的動力學特性。最后通過三種方式實現了混沌圖像的顯示,為混沌系統在圖像加密與解密方面的應用提供了新的思路。
1.1.1 混沌系統的數學模型
文章提出了一個簡單的三維連續自治常微分方程,含有三項二次非線性項,其數學模型為:

式中 a,b,c是實參數,x,y,z為狀態變量。
式(1)產生系統(1),將系統(1)與 Lü系統進行對比分析,發現兩者具有類似的簡單代數方程形式。但是第一個和第二個方程與對應的Lü系統互為鏡像。不同于其它Lorenz族,系統(1)中第三方程具有兩個二次項,因此,將產生更加復雜的吸引子。
1.1.2 對稱性和不變性
分析式(1),當(x,y,z)→(-x,-y,z)轉換時,系統存在不變性,所以系統關于z軸對稱,且對于所有的a,b,c的取值都存在這種特性。
1.1.3 耗散性及其吸引子的存在
因為:

將式(1)代入式(2),得到 ΔV=a-c-b,即若a<b+c時,ΔV<0時,系統(1)是耗散的。當 t→∞時,V(t)=V0ea-b-c將指數收斂到零。因此,系統(1)會產生相應的混沌吸引子。
1.1.4 平衡點和穩定性分析

得到混沌系統的三個平衡點 l0=(0,0,0),l1=

在平衡點l0=(0,0,0)處,混沌系統的雅克比矩陣為:

其三個特征根為 λ0=a>0,λ1=-c<0,λ2=-b<0,所以,平衡點l0為不穩定鞍點。

式(5)的三個特征根為 λ0=3.67+j14.35>0;λ1=3.67-j14.35<0;λ2=-23.34<0,所以,平衡點l1和l2為不穩定焦點。
選擇系統(1)的初始值為(10,10,10),得到如圖1~圖4的混沌吸引子。其中,常微分方程的數值解采用龍格-庫塔算法,通過Matlab編程進行求解。很明顯,下圖的混沌吸引子不同于Lorenz混沌系統族。

圖1 混沌吸引子(3D)Fig.1 Chaos attractor(3D)

圖2 x-y平面Fig.2 x-y phase plane

圖3 x-z平面Fig.3 x-z phase plane

圖4 y-z平面Fig.4 y-z phase plane
此外,如圖5所示,x(t)的時域波形顯示出混沌系統的非周期、貌似隨機的運動軌跡。雖然系統的相軌圖能夠直觀的反映狀態的變化情況,判斷初步的動力學行為,但是對于復雜的動力學行為,文章采用龐加萊映射來進一步分析和判斷,如圖6所示為系統的龐加萊截面,可見,在龐加萊截面的降維作用下,系統顯示出似隨機的分散點,系統呈現出屬于混沌行為的分形的幾何特性。

圖5 x-t時域波形Fig.5 x-t time domain waveform

圖6 z=32龐加萊截面Fig.6 z=32poincaremapping
系統的Lyapunov指數譜可有效地表征變量隨時間演化時系統對初值的敏感性。指數小于零說明體系的相體積在該方向上是收縮的,此方向的運動是穩定的。而正的指數值則表明了體系的相體積在該方向上不斷膨脹和折疊,以致吸引子中本來鄰近的軌線變得越來越不相關,從而使初態對任何不確定性的系統的長期行為成為不可預測,即所謂的初值敏感性。設某一系統的指數譜為 λ1,λ2,….λn,若系統具有混沌吸引子,則必須同時滿足以下條件:
(1)至少存在一個正的sLyapunov指數;
(2)至少存在一指數為0;
(3)指數譜之和為負。
李亞普諾夫指數為:

圖7所示為系統的李亞普諾夫指數譜,其中LE0>0,LE1=0,LE2<0,且滿足 LE0<-LE2。這些特性都表明系統(1)滿足混沌系統的李雅普諾夫指數的基本要求。

圖7 李亞普諾夫指數譜Fig.7 Lyapunov index spectrum
選取初始狀態 sx(0)=(10,10,10),系統的分岔圖如圖8所示,橫坐標代表參數b,縱軸代表狀態x。

圖8 狀態x的分岔圖Fig.8 Bifurcation diagram of state x
當系統的參數b發生變化時,龐加萊截面在某一個坐標軸上的投影,即為分岔圖。如圖所示,當b從0到1時,系統呈現出周期性,可預測性且與初始值無關。每個周軌道都經倍周期或Hopf分岔后產生激變形成各自的混沌帶;因此,當b從1到12時,系統呈現出反向倍周期分岔通向混沌的軌跡,其分岔結構具有自相似性,這時系統是不可預測,且對初始值敏感,從而引發混沌現象。
按照上文提到的,采用龍格-庫塔算法,基于Matlab進行編程。相對應的程序如下,在一個目錄下存在一個主程序和一個次程序。
次程序:

主程序:

Simulink是MATLAB最重要的組件之一,它提供一個動態系統建模、仿真和綜合分析的集成環境。根據式(1)建模,如圖9所示。

圖9 Simulink模型Fig.9 Simulink model
其中,Gain為增益模塊,Sum為求和模塊,Integrator為積分模塊,Product為求積模塊,XY Graph為示波器,顯示系統圖像。
根據式(7),采用純模擬電路,通過Multisim軟件,得到系統的實驗仿真電路,如圖10所示。其中,放大器選擇LF347N,乘法器選擇AD633。由于實際電路系統中,考慮到模擬乘法器和運算放大器的容許電壓值,確保硬件在適當工作范圍下運行,信號幅度不宜超過有源器件的飽和電壓,也不宜過低導致輸出信號失真。因此,將系統(1)進行如下變換:

得到:

利用Multisim軟件對電路進行瞬態分析,得到的混沌圖像,其仿真結果與對應的系統方程的數值仿真結果一致。
文章提出了一個不屬于Lorenz混沌系統族的新三維混沌系統,該系統具有簡單的代數結構,卻能產生拓撲結構復雜的雙螺旋吸引子。最后分別進行Matlab編程,Simulink建模,以及基于Multisim軟件的電路仿真得到相應的混沌圖像。對進一步深入研究一般混沌系統圖像顯示具有重要意義,同時也為基于混沌系統的圖像加密與解密的應用提供了理論支撐。

圖10 電路設計圖Fig.10 Circuit design diagram