两自由度碰撞振动系统的混沌控制

研究一类两自由度的碰撞振动系统,采用阻尼系数反馈混沌控制方法,通过选取合适的控制增益参数,可将碰撞振动系统的混沌运动控制到周期一轨道和周期二轨道.数值模拟验证了该方法的有效性.     

用神经网络控制非线性系统的混沌运动

设计前馈反传神经网络 ,通过对参数扰动模型输入样本的学习 ,训练成混沌控制器 ,将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定不动点 .用 Henon映射作数值仿真实验 ,证明该方法十分有效     

有界噪声激励下单势阱碰撞振动系统的混沌运动

碰撞振动系统的混沌运动是非光滑系统动力学研究的热点问题之一.本文研究了谐和与有界噪声激励联合作用下带平方非线性项的单边碰撞振动系统的同宿轨与混沌运动.通过计算系统的Melnikov函数,推导出系统产生Smale马蹄混沌的必要条件,结合数值仿真验证了该条件的正确性.研究表明,在一定参数条件下有界噪声既可以诱导混沌运动,也可以抑制混沌运动.该研究结果为实现混沌控制提供理论指导.     

碰撞悬臂梁系统的混沌控制

基于后步控制策略,提出了一种使用分段函数作为控制器的全新混沌控制方法,实现了碰撞悬臂梁系统的混沌控制问题.该方法可以保证将系统的输出在其定义域范围内控制到任意期望的轨道.数值模拟证明了该控制策略的有效性.     

混沌神经网络系统的追踪控制

基于Lyapunov稳定性定理,设计了一个控制器,对神经网络混沌系统进行控制,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。     

一类非线性振动系统的混沌运动

Ｍｅｌｎｉｋｏｖ 方法是一种用于判别特定种类非线性方程中何时出现混沌的解析方法．它考虑系统的Ｐｏｉｎｃａｒé映射的鞍点的稳定流形与不稳定流形的距离．并用与此距离相关的一个积分——Ｍｅｌｎｉｋｏｖ函数——来判断系统是否存在横截同宿点和横截异宿点,从而判断系统中是否存在混沌运动．本文用Ｍｅｌｎｉｋｏｖ 方法讨论了具有较一般形式的三次非线性恢复力的非线性振动系统ｘ¨＋ εμｆ′（ｘ）ｘ·＋ ｘ ＋ αｘ３ ＋ βｘ３ ＝ εｈｃｏｓ（Ωｔ）的混沌运动．     

机械碰撞振动系统分岔与混沌的参数演化

建立了单自由度碰撞振动机械的通用动力学模型,利用四阶龙格-库塔法求解系统响应,得到了其运动规律,利用相图、Poincaré截面映射图和分岔图等非线性动力学分析方法及数值仿真,研究了碰撞间隙、阻尼、刚度、激振频率等参数对系统运动出现的分岔和混沌现象的影响.通过对系统周期运动和分岔混沌演变临界点的设计参数研究,为含间隙的机械碰撞振动系统的参数设计提供了理论依据.     

三自由度碰撞振动系统的余维二擦边分岔与混沌控制

对于一类三自由度碰撞振动系统,利用不连续映射方法讨论擦边周期轨道附近的动力学行为,理论推导1/n碰撞周期运动发生鞍结分岔和倍周期分岔的存在性条件,得出在鞍结分岔和倍周期分岔与擦边分岔同时发生时系统出现余维二分岔,得出的数值仿真与理论推导结果一致;在余维二分岔点附近,结合Lyapunov指数与局部分岔图对系统的分岔与混沌...     

混沌运动特征的小波脊识别

介绍了一种分析混沌运动的小波脊方法,并将小波脊方法用于分析存在混沌运动的初轧机非线性振动中.研究表明,小波脊方法只需对系统状态变量的某一分量的时间历程进行分析,就可以区分出系统的周期运动、拟周期运动或混沌运动.该方法与Poincaré截面图和相图等方法进行对比,可以发现小波脊线更适应高维混沌系统的研究,并且由小波脊线代...     

等离子体三波耦合系统的混沌控制

针对等离子体三波耦合的非线性特性, 分析等离子体三波耦合的混沌特性, 提出一种微扰控制等离子体三波耦合系统混沌状态的方法. 结果表明:  用微扰法可将等离子体三波耦合系统由倍周期倒分岔控制到不同的周期态; 随着微扰幅度的增加, 可将系统控制到周期8、 周期4、 周期2进而达到稳定的周期1, 从而实现对等离子体三波耦合系统的混沌控制.     

一类自激振动系统的混沌控制

研究了一类具有间隙及振动边界特殊情况下初轧机制过程中产生的自激振动系统的混沌控制。利用Lyapunov维数、Poincaré映射图、Lyapunov指数图分析了该系统的混沌行为,并利用四种方法实现了系统的混沌控制,将系统的混沌行为有效控制到稳定的周期轨道或平衡点。     

保守系统中的混沌运动及控制

保守系统是一个重要及特殊的系统．着重介绍了保守系统的理论及保守系统混沌控制理论的新进展，阐述了保守系统的运动规律，并对混沌控制理论的发展及应用进行了预测．     

控制非线性振动中的混沌

综述了控制非线性振动中混沌这一新研究领域的若干进展，即非线性振动中混沌的抑制、非线性振动的输送控制、混沌吸引子中不稳定周期性轨道的稳化、随机控制、自适应控制及简单反馈控制在控制混沌中的应用，指出各种方法的原理，应用、特点和局限制。     

混沌Arneodo系统非线性与自适应模糊神经网络控制

针对Arneodo系统的参数不确定性,阐述了Arneodo控制系统中抵消非线性的基本思想和设计方法.利用LQR线性反馈技术,设计了具有稳定裕度的二次型最优控制器,同时在控制器中引入一个用于函数逼近的自适应模糊神经网络,利用该神经网络抵消控制系统中的非线性项,使受控系统的某一状态变量可被镇定到任意参考位置.这种具有模糊神经网络的控制器实现了参数不确定系统的精确反馈线性化控制.通过仿真比较研究,说明了反馈线性化与自适应神经网络相结合的控制器具有良好的控制性能,且更易实现.     

两自由度塑性碰撞振动系统的周期运动与稳定性

用三维映射表示具有单侧刚性约束的两自由度振动系统在塑性碰撞时的动力学方程。借助理论分析与数值方法分析了系统周期ｎ－１振动的存在与稳定性,描述了系统周期ｎ－１振动的特点。     

用RBF网络控制非线性系统的混沌运动

设计 RBF前向神经网络 ,以 Ott、Grebogi和 Yorke混沌控制策略作为训练网络控制算法的基础 ,通过参数扰动模型输出数据训练网络来产生控制非线性系统的混沌运动必须的小扰动时间序列信号 ,使其成为混沌控制器 ,将嵌入在混沌吸引子中不稳定周期轨道镇定到稳定不动点 .Hénon映射的数值仿真结果证明该方法十分有效 .图 6 ,参 7     

基于正则神经网络模型的时滞混沌系统预测控制

研究模型未知、不稳定的不动点位置及其局部性态未知情形下的时滞混沌系统的控制问题。提出了一种神经网络预测控制方法,将模型未知时的时滞混沌运动控制到不稳定的不动点处。分析了控制系统(包括观测器、正则神经网络预测器和在线训练的线性神经网络预测控制器)的稳定性,与现有同类方法比较,本方法收敛速度快,算法简便。仿真实验表明了本方法的有效性。     

多自由度碰撞振动系统的位置控制方法研究

基于Lyapunov稳定性理论,推导出了稳定的控制单边约束的多自由度碰撞振动系统达到定义域内预期位置的算法。设计了一个新的位置控制器,使该类系统实现了混沌控制目标。以二自由度碰撞振动系统为例验证了控制效果,并在不同强度的随机激励下讨论了该方法的稳健性。数值模拟表明该方法是研究多自由度碰撞振动系统控制问题的有效方法。     

基于神经网络误差补偿的混沌系统广义预测控制

本利用BP结构神经网络，对混沌系统的建模误差进行预测，并将其补偿到广义预测控制中，以提高算法的鲁棒性，线性模型和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘算法．仿真结果表明该算法对混沌系统控制的有效性．     

不确定混沌系统的模糊神经网络插值补偿控制

对不确定混沌系统的控制问题,研究了基于权值直接确定模糊神经网络(WDDFNN)的插值补偿控制方法。建立了基于数据驱动的WDDFNN,并使用WDDFNN实现对混沌系统的辨识,然后使用WDDFNN模型对混沌系统进行模糊插值补偿控制。基于Lyapunov稳定性理论,证明混沌系统在所提最优控制律作用下是渐进稳定的。仿真实验表明,该控制方法既可以实现快速跟踪任意参考信号,又可以有效抑制参数摄动、外部干扰,控制精度较高。