具有变时滞的高阶模糊神经网络在有限时间内的周期间歇控制同步

研究一类高阶模糊神经网络在有限时间内的周期间歇控制同步问题.通过Lyapunov函数,有限时间内稳定性理论及一些不等式方法,在恰当的外部输入控制的条件下,基于p-范数得到了新的在有限时间内周期间歇控制同步的充分条件.还发现一个有趣的现象,周期间歇控制时间T和系统实现有限时间同步的时间珔T是对立关系.     

非自治混沌系统在事件触发控制下的同步

通过共同设计事件触发条件和控制增益,研究了非自治混沌系统在事件触发控制下的同步问题.首先,利用Lyapubov稳定性定理,得到了事件触发机制下非自治混沌系统实现同步的线性矩阵不等式形式的充分条件.然后,给出了相邻两次事件触发时间间隔的下界.最后,以陀螺仪系统为例,验证了提出方法的有效性.     

时延的事件触发无模型自适应抗干扰控制

针对一类具有时滞和有界扰动的离散时间系统，提出了一种改进的无模型自适应控制策略。首先，应用紧格式动态线性化方法将原始非线性时滞系统转换为数据模型。其次，应用离散时间扩展状态观测器对未知残差非线性时变项进行估计，提出了一种基于离散时间扩展状态观测器的无模型自适应控制方案。此外，通过设计事件触发条件以确保Lyapunov稳定性，建立了基于离散时间扩展状态观测器的事件触发无模型自适应控制。只有当系统指示器满足所提供的事件触发条件时，才更新控制输入信号；否则，控制输入保持不变，可以有效地解决有限的通信带宽问题。最后，通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于事件触发的间歇传感器故障主动容错控制

提出一种基于事件触发的线性离散系统间歇传感器故障估计和主动容错控制方法.首先,利用一种新的表达方式来描述不同模态下的间歇传感器故障,并针对该故障在传感器输出端引入事件触发机制,通过获取的非均匀采样信息设计故障观测器,实现系统状态和传感器间歇故障的联合估计.然后,根据观测器的估计信息设计容错控制器,通过求解不同故障模态下...     

基于小波递归神经网络的间歇过程迭代学习优化控制

针对间歇过程提出了基于小波神经网络的迭代学习优化控制算法,实现产品终点质量指标的控制。小波递归神经网络用于建立提供长期预测的间歇过程模型。由于模型误差以及未知干扰的影响,基于预测模型得到的控制变量在实际应用中得不到期望的终点质量指标。利用间歇过程的重复特性,采用迭代学习优化控制改善批次间的产品质量,根据以前批次的模型预...     

参数不确定和混合时滞随机神经网络的有限时间同步

应用驱动-响应同步原理和有限时间控制原理,研究了具有参数不确定性和受随机噪声干扰的混杂时滞神经网络的有限同步问题.利用随机微分方程理论,李雅普诺夫稳定性理论和自适应控制理论,设计了不确定参数有限时间自适应更新规律,并得到驱动和响应神经网络系统在有限的时间内达到同步的充分条件,并在有限的时间内能实现参数的识别.最后,数值仿真表明所给方法的有效性.     

多层递归神经网络自适应控制及稳定性分析

提出一种基于多层归神经网络的自适应控制离散时间系统的方法,使用多层递归神经网络及新的动态ＢＰ算法（ＤＢＰ）描述未知系统的输入／输出关系。基于此神经网络模型,提出一种自适应控制方案,并对该方案的闭环稳定性进行了分析。     

基于光滑控制的神经网络给定时间同步

基于一般的状态反馈和时变的增益函数,设计了一类全新的光滑控制协议,研究了神经网络的给定时间主从同步问题。与传统的有限时间控制或固定时间控制不同,该同步时间可以根据任务的需求而预先设定,从而具有更好的实用性。所提出的控制协议的同步时间不依赖于任何系统初值和控制器参数,这与目前大多数有限时间控制理论的同步时间由系统的初值和控制器参数决定有着本质的区别。同时,文中设计的控制协议没有使用非连续或非光滑的状态反馈,减少了理论分析难度。最后,数值仿真验证了理论分析的有效性。     

基于事件驱动间歇控制的离散复杂网络有限时间同步

研究了一类基于间歇控制的离散时间异构复杂动态网络有限时间有界同步问题。首先,设计了一个基于事件驱动的间歇控制机制。在该机制下,控制器是否工作取决于Lyapunov函数轨迹和预设的工作区域。与现有的间歇性控制方案相比,该方法中控制器的工作/休息时间是非周期的且不可预测的。其次,提出了有限时间有界性的概念,并利用类整定时间函数来衡量控制性能。通过求解不等式约束的优化问题,进一步得到有限时间有界同步的类整定时间。最后,通过数值仿真实验验证了该结论的准确性和有效性。     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用Lyapunov稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊Cohen-Grossberg型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间t→+∞实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。     

基于指数型快速终端滑模的有限时间混沌同步

为了解决混沌同步有限时间的实现问题,基于指数终端吸引子的有限时间快速收敛特性,设计了指数型快速终端滑模,并将其引入到一类混沌系统中,提出了一种新的滑模变结构控制,以实现该类混沌系统的状态同步.系统状态变量能以较快的速度在有限时间内到达各级滑模面,最终使系统状态收敛到平衡点.系统具有良好的动态性能,同步时间可以估计和控制,且实现了混沌系统的有限时间完全同步.以Chen混沌系统为例研究验证同步策略的可行性和有效性.     

切换奇异系统事件触发控制的输入输出有限时间稳定

研究了基于事件触发的切换奇异系统的输入输出有限时间稳定性问题。给出切换奇异系统输入输出有限时间稳定的概念,并提出事件触发条件。基于事件触发机制设计了动态输出反馈控制器,利用Lyapunov函数和平均驻留时间方法,得到切换奇异闭环系统输入输出有限时间稳定的充分条件,并且得到了动态输出反馈控制器的参数。最后用一个数值实例说明结论的有效性。     

具有变时滞的模糊Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的控制同步

【目的】研究一类具有变时滞的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内的同步。【方法】使用 Lyapunov 稳定性理论和一些不等式方法,并恰当控制外部输入条件。【结果】得到新的模糊 Cohen-Grossberg 型神经网络在有限时间内同步的充分条件,且驱动系统和响应系统在有限时间内实现同步。【结论】之前的一些关于神经网络的工作,驱动系统和响应系统是在当时间 t →+∞ 实现同步,相比之下本文结论更加高效实用。
     

具有非线性耦合复杂网络系统的有限时间混沌同步

考虑一类具有非线性耦合复杂动态网络系统的有限时间混沌同步控制问题, 基于自适应控制方法设计控制器, 使驱动系统与响应系统在有限时间内达到同步, 并得到了误差系统渐近稳定的充分性条件.     

分数阶混沌系统的间歇控制同步

针对传统分数阶混沌系统连续控制同步方法存在的不足,提出了一种不连续的控制方法—间歇控制法;由于分数阶微分方程稳定性理论的发展不成熟,通过对控制器的改进构造了新的响应系统,将分数阶同步误差系统转化为整数阶同步误差系统,基于Lyapunov稳定性理论构造V函数,得出分数阶混沌系统的间歇控制同步渐近稳定的充分条件,实现了分数阶混沌系统的间歇同步;特别地,当施加周期间歇控制时,可获得更为简单和实用的同步判据;并以分数阶Chen混沌系统为例进行数值模拟,实验结果表明间歇方法能够较好的对分数阶混沌系统进行控制同步。     

具有输入时延的离散时间多智能体系统事件触发编队控制研究

利用复Laplacian研究了一类由复差分方程描述的离散时间多智能体系统事件触发编队控制问题.通过构造含有智能体状态信息及指数衰减函数的事件触发函数,根据事件触发条件确定了事件触发时间序列.设计的触发函数仅利用邻居的离散信息,避免了智能体之间的连续通信,极大地节约了有限的通信带宽资源和计算资源.设计了含有输入时延且只在事件时间序列点处触发的控制器,大大减少了控制器的更新频率,避免了控制器的连续更新.在事件驱动控制策略下,证明了多智能体系统能形成任意给定队形的相似编队的充分条件,并且给定了输入时延存在的范围.同时,也排除了事件触发时间序列在离散意义下可能存在的Zeno现象.通过数值仿真例子验证了该文理论结果的有效性.     

切换系统有限时间稳定的事件触发滑模控制

构建了一个事件触发滑模曲面用来处理事件触发过程中的网络传输延迟现象.对传输产生的延时采用模型转换法,将原时变时滞的不确定性从原系统中分离出来,分解为两个常时滞组成的近似项和有界误差项,并经过事件触发滑模控制器消除延时带来的不利影响.用李雅普诺夫函数和平均驻留时间(ADT)方法推导出系统的输入输出有限时间稳定的充分条件,并通过线性矩阵不等式(LMI)求解得到滑模控制律的增益矩阵.实例证明:系统闭环曲线稳定,且输入输出有限时间满足设定要求.     

基于递归神经元网络的动态系统逼近研究

研究局部递归神经网络的逼近能力,为递归网络在非线性系统辨识和控制中的应用提供理论的依据。方法 构造一种结构乘法的局部归网络模型,使用神经网络基本逼近定理,函数分析理论分析它在一定条件下的逼近能力。结果证明了在适当的实始条件下,通过权值苛使递归网络输出逼近ｎ维动态系统的有限时间轨迹。     

一类典型的无时滞神经网络通过优化控制实现有限时间混合外同步

考虑到控制成本是控制领域中一个非常重要的因素,研究了一个典型的无时滞神经网络通过优化控制达到有限时间混合外同步问题.首先就建立这个问题的优化控制问题,对控制进行优化,是系统达到最低控制成本的有限时间同步,应用控制参数化方法解决优化控制问题.一个数值例子有效的验证所提出方法.     

基于终端滑模控制的有限时间拥塞控制

针对TCP网络的有限时间拥塞控制问题,考虑到输入受限、网络参数不确定和非响应流干扰的情况,提出了一种基于自适应终端滑模控制的主动队列管理算法.为了使网络系统不确定的界不需要事先获得,给出一个自适应律对总不确定的界进行了估计.考虑到系统输入受限的情况,给出另一个自适应律以补偿输入受限对系统稳定性造成的影响.为了改善网络系统的收敛性能,基于终端滑模控制设计了一个有限时间拥塞控制器.仿真结果表明,所提出的算法不仅具有有限时间收敛的品质,而且具有良好的稳定性和鲁棒性.