基于牵制控制的变时滞复杂网络自适应同步

在牵制控制的基础上,文章探讨了节点与耦合均含变时滞复杂网络的自适应同步问题.首先,利用非线性耦合常微分方程描述了一般复杂网络的动态模型,同时给出了必要的定义、假设和引理.然后,基于李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制原理,设计了简单适当的自适应控制器,让其通过对部分节点进行牵制控制来实现整个网络的同步,并且给出网络渐近同步的充分条件.最后,通过数值实验结果很好地验证了理论的可行性与有效性.     

复杂网络的有限时间同步控制

针对线性耦合的复杂网络有限时间同步控制问题, 在非线性动态满足一定条件的情况下, 基于同步误差, 结合线性反馈原理和有限时间控制思想, 提出两种不同的连续非光滑控制协议。并应用矩阵理论和有限时间稳定性引理, 给出复杂网络实现有限时间同步的充分条件。若选取合适的反馈控制增益, 可使复杂非线性耦合网络实现有限时间同步。最后通过仿真实例验证了该方案的可行性和有效性。     

分数阶复杂动态网络的牵制 自适应脉冲混合同步

利用广义的Barbalat引理,并针对Chen分数阶复杂动态网络,设计了一种牵制自适应脉冲混合同步控制新方法,只需控制网络中的一部分节点就能实现控制整个网络的目的.理论分析与仿真结果表明:所设计的控制策略能有效地实现分数阶复杂动态网络同步,节约控制成本且易于实现.最后讨论了受控节点数和分数阶次的改变对网络同步速度的影响.     

新型非线性控制器下的多重边复杂网络的函数投影同步

本文基于网络拆分的思想,将具有不同时延的网络进行拆分,得到具有多重边复杂网络模型,根据多重边复杂网络的非线性特性,不是采用传统的线性化的方法而是设计了一种新型的非线性控制器达到多重边复杂网络的函数投影同步,可以应用于网路保密通信中,这种机制增强了信息传输的安全性。利用Lyapunov稳定性理论证明了控制器能保证多重边复杂网络的稳定性,提出了新的同步准则,最后实验验证了所得理论结论的正确性。     

复杂网络同步时间可控的投影同步

基于同步时间可控的投影同步方法研究了复杂网络混沌系统的有限时间同步问题,根据有限时间稳定性理论设计了控制器,能够使驱动网络与响应网络达到有限时间同步,同步误差按预设的指数速率收敛.数值算例说明了方法的有效性.     

一类节点结构相同的复杂网络脉冲同步

研究采用脉冲方法实现复杂网络的混沌同步问题,考察了脉冲信号作用下复杂网络的稳定性,推导出稳定性判定定理,以判断能否用脉冲信号实现复杂网络的脉冲同步.研究得到:脉冲信号作用下复杂网络稳定性判定定理,并通过4个节点的蔡电路网络的同步问题说明定理的有效性和方便实用性,数值模拟验证了理论结果的正确性.该研究成果对复杂网络的同步提供了一个可行的选择方案.     

分数阶不确定复杂网络系统滑模同步的两种方法

研究了分数阶复杂网络系统的同步特性.在分数阶稳定性理论的基础上,设计了两种分数阶控制器和滑模面,实现了该系统滑模同步的两个充分条件.研究结果表明:在适当的滑模面和控制器下,分数阶不确定复杂网络系统可以达到同步.     

2个时滞复杂动态网络的广义同步

针对2个不同节点和不同拓扑结构的时滞复杂动态网络,研究2个网络之间的广义同步问题.基于驱动-响应同步策略,对其中的一个网络施加控制,运用连续系统的Lyapunov稳定性分析方法,得到相应的广义同步判据.以某产品的生产者和该产品的消费者作为2个网络的动态节点,验证方法有效性.结果表明,通过设计满足广义同步判据的控制器,可以实现2个不同网络之间的广义同步.     

一类复杂网络系统的有限时间混沌同步

研究了一类复杂网络系统的有限时间混沌同步问题,根据有限时间稳定性理论设计了控制器,能够使驱动网络与响应网络达到有限时间同步,同步误差按预设的指数速率收敛,得到了误差系统渐近稳定的充分性条件.     

一类耦合时延复杂动态网络的输出脉冲同步研究

针对含有耦合时延的一类输出耦合复杂动态网络,研究该类复杂动态网络的脉冲同步问题。基于输出控制思想和脉冲时滞控制方法,设计一种新的输出脉冲控制器,使该类复杂动态网络实现同步,并给出同步条件。以Lorenz混沌系统作为节点动态进行数值仿真,结果表明所设计的脉冲控制器能够有效实现复杂动态网络的同步。     

时滞奇异摄动系统的有限频域H∞滤波器分析与设计

利用广义Kalman-Yakubovich-Popov引理,给出时滞奇异摄动系统的界实引理,同时为了降低滤波器设计的保守性,利用投影定理给出了上述界实定理的一个替换定理.通过给松散矩阵一个特殊的结构约束,得到了滤波器存在且保证滤波误差系统渐进稳定及满足有限频域H∞性能指标的充分条件.     

控制方向未知的时变非线性系统的控制器设计

对一类控制方向未知的时变非线性系统的控制问题进行了研究.首先,设计了一种迭代神经网络估计器,并通过推导得到了逼近引理,实现了对时变不确定性的逼近;然后,提出了用迭代神经网络逼近时变不确定性,用Nussbaum函数估计未知控制方向的总体设计思想.利用李雅普诺夫稳定性理论和自适应迭代学习控制技术设计了控制系统,并进行稳定性...     

时变时延网络化控制系统的鲁棒稳定性

针对一类存在噪声干扰的时变时延网络化控制系统，基于信息调度与控制协同设计的思想，建立了具有信息调度和噪声干扰的时变时延网络化控制系统模型．引入增广状态矩阵分析方法，研究了存在时变时延和噪声干扰情形下闭环网络化控制系统的鲁棒稳定性问题．给出了使闭环系统渐近稳定的控制器参数化表达式．仿真分析表明该策略在满足闭环系统稳定性的同时，降低了系统信道的数据信息流量，充分地利用了网络带宽资源。     

一类具有随机扰动的固定资产投资系统解的指数稳定性

讨论一类具有随机扰动的固定资产投资系统模型.利用It公式、Kolmogorov不等式、Burkholder-Davis-Gundy不等式、Hlder不等式和Gronwall引理,证明了该系统解的指数稳定性.     

Lorenz混沌系统的追踪控制

基于Lyapunov稳定性定理,设计了一个控制器,对Lorenz混沌系统进行控制,使之能追踪任意的输入信号.利用Lyapunov函数和Barbalat定理,证明了该控制器的有效性.同时,以正弦信号、Lorenz混沌驱动系统和Rossler混沌驱动系统为例进行了数值仿真,其结果与理论推导相一致.     

一类非线性滞后系统的自整定PID控制

针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力.     

一个新超混沌系统的自适应同步(英文)

对于一个新的四维超混沌系统,通过相平面分析和Lyapunov计算对其进行了简单的分析。基于Lyapunov稳定性理论和Babalat引理,设计出适当的控制器和相应的参数自适应律,最终实现了两个同样的参数完全未知的该超混沌系统的全局同步。数值模拟结果证明了该控制器设计的有效性。     

液压并联机器人的动态神经网络控制研究

针对液压并联机器人运动过程中各单缸伺服系统的参数时变和耦合力扰动问题,利用在前馈型网络增加反馈环节的方法,设计了一种新型动态神经网络,并将该动态网络作为智能控制器应用于单缸伺服系统,同时根据能全面衡量系统性能的综合目标函数,推导出网络控制学习算法.仿真及试验结果表明,这种控制器的设计不依赖于系统模型,对于单缸系统的参数时变具有自适应性,对于耦合力扰动具有强鲁棒性,控制结果显示系统具有良好的静动态性能.     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。