不确定动态混沌系统的最优控制

对于混沌系统的控制问题,考虑到控制系统能量限制的要求,首先确立一个二次目标函数,然后给出了求解最优控制律的一个简单方法,该方法通过求解线性二次最优控制问题,获得了混沌系统的最优控制律,避免了求解非线性Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程(HJB方程)的困难.利用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性.对统一混沌系统和Liu混沌系统的仿真结果表明了控制策略的有效性.     

单模激光Lorenz系统与3D混沌系统之间的混沌同步

研究了异结构混沌系统之间的同步控制问题.采用非线性反馈控制方法实现了3D混沌系统和单模激光Lorenz混沌系统之间的混沌同步.根据系统的稳定性理论,得到了非线性反馈控制器的结构和反馈控制增益的取值范围.仿真模拟的结果表明:目标系统和响应系统达到完全同步,两系统状态变量随时间的演化轨迹完全一致,并且误差变量经过短暂的时间序列以后始终平稳地趋于零.仿真模拟的结果证明了这种方法的有效性.     

Liu混沌系统的混沌分析及电路实验的研究

研究了一种新型混沌系统——Liu混沌系统的基本动力学行为以及电路实现的问题，给出了相图、庞卡莱映射、功率谱以及李雅普诺夫指数，基于李雅普诺夫指数谱和分叉图分析了系统参数对Liu混沌系统的影响.最后设计硬件电路证实了Liu混沌系统以及Liu混沌系统随系统参数变化时的各种状态的存在.给出数值仿真和电路实验的结果. 关键词： Liu混沌系统 分岔 电路实验     

Liu混沌系统的非线性反馈同步控制

研究了新型混沌系统——Liu系统的同步控制问题.基于Lyapunov稳定性理论，采用非线性反馈控制方法，给出了Liu系统实现自同步的充分条件以及控制律参数的取值范围；结合参数自适应控制方法，实现了Liu混沌系统与统一混沌系统的异结构系统快速同步.数值仿真证明了该方法的有效性. 关键词： Liu混沌系统 混沌同步 非线性反馈控制 参数自适应控制     

一类参数不确定统一混沌系统的脉冲滞后同步

针对一类具有传输信道时间延迟且参数不确定的统一混沌系统，提出了一种脉冲控制同步方法.该方法将两个非自治混沌系统之间脉冲同步的实用稳定性问题转化为同步误差系统在原点的实用稳定性问题，基于脉冲微分方程的相关理论，给出了同步误差系统在原点的实用稳定判据，仿真结果验证了方法的有效性. 关键词： 统一混沌系统 混沌同步 脉冲控制 实用稳定性     

一类多翼蝴蝶混沌吸引子及其电路实现

提出了一种构造多翼蝴蝶混沌吸引子的新方法,在Liu混沌系统的基础上,通过设计一种新的分段线性函数,构造了一个产生多翼蝴蝶混沌吸引子的混沌系统,对系统的平衡点、Lyapunov指数谱、分岔图、相图、频谱和Poincare截面进行了分析。最后,设计了相应的硬件电路,电路实验结果与数值仿真结果一致,验证了该方法的可行性和有效性。     

Liu混沌系统的线性反馈同步控制及电路实验的研究

研究了新型混沌系统——Liu混沌系统的同步控制问题，基于Liu混沌系统的混沌特性，采用线性反馈控制方法，给出了实现Liu混沌系统同步的控制参数取值范围，数值仿真和电路实验证实了该方法的有效性. 关键词： Liu混沌系统 线性反馈控制 混沌同步 电路     

统一混沌系统的控制

对统一混沌系统建立了自反馈控制、错位反馈控制和自适应控制方法，在理论上给予严格证明，数值仿真表明这些方法是很有效的.还纠正了文献［１０］的某些不足. 关键词： 统一混沌系统 反馈 自适应 控制 Routh-Hurwitz定理     

统一混沌系统的反馈同步

应用线性、非线性和广义同步三种反馈方法,研究了一个新的单参数统一混沌系统的反馈同步问题.研究表明,线性反馈同步和广义同步中控制参数k的下确界与系统的最大Lyapunov指数λ有关,并且导出了非线性反馈同步的控制参数p,q与统一系统参数α的关系.数值仿真表明反馈同步方法的有效性和理论结果的正确性. 关键词： 统一混沌系统 反馈同步 控制 最大Lyapunov指数     

不确定非线性系统混沌反控制

基于滑模变结构控制,研究了不确定非线性系统模型到达混沌反控制,保证经有限时间,使受控不确定非线性系统达到与混沌参考系统数学模型完全一致,并就到达的快速性,鲁棒性进行了讨论,最后以Lorenz混沌系统为混沌参考模型的情况进行了仿真,仿真结果表明所给方法是有效的. 关键词： 混沌系统 Lorenz系统 变结构控制 滑动流形     

Switch control for piecewise affine chaotic systems

Switch control can be imposed naturally on the piecewise affine system, where the control action switches from an affine subsystem to another according to switch conditions depending on the system states. In this paper we present such piecewise feedback control for stabilizing unstable equilibrium points of piecewise affine systems. The noise effect on the stabilization is also investigated. The original Chua's circuit is used to illustrate our results.     

混沌系统的预测反馈控制

提出了一种基于采样数据的预测反馈控制混沌的方法,用此方法可将混沌Lorenz，Chua电路系统控制到指定的平衡点和希望的周期轨道上，理论分析和数值计算表明该方法具有极强的鲁棒性. 关键词： 混沌 采样数据 Lorenz系统 预测反馈 Chua电路系统     

Policy iteration optimal tracking control for chaotic systems by using an adaptive dynamic programming approach

A policy iteration algorithm of adaptive dynamic programming(ADP) is developed to solve the optimal tracking control for a class of discrete-time chaotic systems. By system transformations, the optimal tracking problem is transformed into an optimal regulation one. The policy iteration algorithm for discrete-time chaotic systems is first described. Then,the convergence and admissibility properties of the developed policy iteration algorithm are presented, which show that the transformed chaotic system can be stabilized under an arbitrary iterative control law and the iterative performance index function simultaneously converges to the optimum. By implementing the policy iteration algorithm via neural networks,the developed optimal tracking control scheme for chaotic systems is verified by a simulation.     

复合混沌系统的非线性动力学行为分析

从理论上研究了由几个混沌系统复合而构成的新系统的非线性动力学特性和分岔序列.计算机仿真与理论计算结果表明，复合混沌系统具有混沌吸引子和对初值敏感性，并且有缺边现象产生. 关键词： 复合系统 吸引子 分岔序列     

不确定时滞混沌系统的自适应动态神经网络控制

研究了一类具有不确定时滞的非自治混沌系统的控制问题. 通过结合Lyapunov-Krasovskii函数和Lyapunov函数设计参数可调的不确定时滞补偿器,使得反馈控制输入信号不受时延的影响;同时引入动态结构自适应神经网络,以消除系统的不确定性,其隐层神经元的个数可以随着逼近误差的增大而自适应增加,改善了逼近速度与网络复杂度的关系;最后,用Duffing混沌系统的控制仿真示例表明该方法的有效性. 关键词： 混沌系统 自适应控制 不确定时滞 动态结构神经网络     

混沌神经网络的动态阈值控制

提出了混沌神经网络的动态阈值控制方法, 将大脑脑电波的主要成分, 正弦信号作为控制变量实现对混沌神经网络内部状态的阈值动态改变, 从而达到了控制混沌神经网络混沌的目的. 利用该方法可以将混沌神经网络的输出稳定在一个与网络初始模式相关的存储模式和其反相模式上, 从而使混沌神经网络在模式识别、信息搜索等信息处理功能得以实现. 该控制方法不需要事先指定阈值, 是一种自适应方法, 符合实际人脑的思维运动. 关键词： 混沌控制 混沌神经网络 动态阈值控制 信息处理     

Adaptive fuzzy nonlinear inversion-based control for uncertain chaotic systems

<正>This paper presents a robust output feedback control method for uncertain chaotic systems,which comprises a nonlinear inversion-based controller with a fuzzy robust compensator.The proposed controller eliminates the unknown nonlinear function by using a fuzzy system,whose inputs are not the state variables but feedback error signals.The underlying stability analysis as well as parameter update law design are carried out by using the Lyapunov-based technique.The proposed method indicates that the nonlinear inversion-based control approach can also be applied to uncertain chaotic systems.Theoretical results are illustrated through two simulation examples.