طراحي كنترل‌كننده‌ي تركيبي تطبيقي هوشمند با استفاده از شبكه‌هاي عصبي موجكي كوانتومي براي رديابي مسير سيستم‌هاي كوانتومي بسته‌ي متناهي

Hybrid adaptive intelligent controller design using quantum wavelet neural networks for trajectory tracking control in finite dimensional closed quantum systems

در اين مقاله، يك كنترل‌كننده‌ي تركيبي تطبيقي هوشمند جديد براي رديابي يك مسير ديناميك در سيستم‌هاي كوانتومي بسته‌ي متناهي ارائه شده است. مشكل بروز تكيني‌هاي ذاتي در سيگنال‌هاي كنترل‌كننده‌ي رديابي مسيرهاي ديناميكي در كنترل سيستم‌هاي كوانتومي، منجر به رشد شديد دامنه‌ي سيگنال‌هاي كنترل و در نتيجه افزايش هزينه‌ي كنترل و ناپايداري سيستم كنترل مي‌شود. ابتدا بر اساس تئوري پايداري لياپانوف يك كنترل‌كننده‌ي تطبيقي براي رديابي مسير ديناميك طراحي مي‌شود. سپس براي رفع مشكل تكيني در سيگنال‌هاي كنترل تطبيقي، يك كنترل‌كننده‌ي هوشمند كوانتومي مبتني بر شبكه‌ي عصبي موجكي تطبيقي كوانتومي با قوانين يادگيري پس‌انتشار دسته‌اي طراحي و بوسيله‌ي يك پارامتر ناظر تكيني با كنترل‌كننده‌ي تطبيقي تركيب شده است. كنترل‌كننده‌ي ارائه شده با تركيب موثر سيگنال‌هاي كنترل تطبيقي و هوشمند، حالت سيستم كوانتومي را طوري تنظيم مي‌كند كه فرآيند رديابي مسير ديناميك از پيش تعيين شده، به خوبي كنترل مي‌شود. كنترل‌كننده‌ي پيشنهادي علاوه بر رديابي مسير هدف، اثرات نامطلوب ناشي از بروز پديده‌ي تكيني و دامنه بزرگ سيگنال‌هاي كنترل را حذف مي‌كند. عملكرد كنترل‌كننده‌ي تركيبي تطبيقي هوشمند پيشنهادي در مساله‌ي كنترل انتقال جمعيت يك سيستم كوانتومي بسته‌ي چهار سطحي در رديابي مسير ديناميك پاسخ پله، مورد بررسي قرار گرفته است. بررسي نتايج شبيه‌سازي كاهش خطاي رديابي، كم شدن هزينه‌ي كنترل با تنظيم موثر سيگنال‌هاي كنترل و كاهش قابل ملاحظه‌ي تعداد دفعات بروز پديده‌ي تكيني را نشان مي‌دهد.

In this paper, a new hybrid adaptive intelligent controller is introduced to track a dynamic trajectory in finite dimensional closed quantum systems. The problem of inherent singularities in control signals of trajectory tracking in quantum systems leads to a sharp increase in control signal amplitude. As a result, the amplitude of the large signal increases the control cost and control system instability. Consequently, the large control signal amplitude increases the control cost and leads to instability in control system. Firstly, according to the Lyapunov stability theory, an adaptive controller is designed to track the dynamic path. Then, to overcome the singularity drawback, a quantum intelligent controller is designed based on a quantum adaptive wavelet neural network with batch back propagation learning and combined with adaptive controller by a singularity observer. The proposed hybrid adaptive intelligent controller by combining the adaptive and intelligent control signals adjusts the quantum state so that the desired dynamic trajectory is traced effectively and simultaneously eliminates the effects of singularities and reduces the control amplitude. The performance of the hybrid adaptive intelligent controller is checked for step response tracking in a population transfer of a four-level closed quantum system. The simulation results show that the introduced controller reduces the tracking error and significantly decreases the number of singular points. Also, the control cost is reduced by effective adjustment of the control signal’s amplitude.