自适应控制实现混沌同步

对混沌系统的自适应控制实现同步的问题进行了理论分析,给出了一个自适应同步的控制规则,并根据此控制规则设计了一个自适应同步控制器,使响应系统和驱动系统同步。该控制器适用于一般的混沌系统。以陈氏混沌系统为例进行了仿真验证,仿真结果表明,该控制方法可以实现较快的混沌同步。     

基于自适应控制的超混沌同步及其仿真

通过对参数不匹配、结构不同等情况下Chen氏超混沌系统与Lü氏超混沌系统的异结构同步问题,提出了一种基于自适应控制的超混沌系统同步改进方法;并用双通道实现超混沌同步保密通信:一个通道传送超混沌系统的输出信号实现高精度同步,另一个通道传送用超混沌信号调制的信息信号.该方案利用超混沌信号进行数字信号保密传输,保密性更强;并且仅传输两路超混沌信号即可实现混沌同步和信号调制解调,信道利用率高;同时,自适应控制器设计简单,具有很强的工程应用前景.     

一类混沌系统的降维控制

针对一类混沌系统,根据其特殊的系统结构提出了降维控制的策略。通过控制部分变量达到控制整个系统的目的,使得这类混沌系统的控制问题由n+m维降为n维,从而有效地降低了系统控制的复杂度和代价。从反馈控制和自适应控制两个方面阐述了此控制策略的可行性和有效性,以新近提出的统一混沌系统为例,从理论上进行了推导,并具体给出了降维控制的反馈控制和自适应反馈控制的条件。数值仿真表明该方法切实有效。     

单变量耦合及自适应控制统一混沌系统的同步

针对混沌系统的控制与同步问题,对统一混沌系统的同步问题进行了理论分析,基于单变量的耦合控制与自适应控制方法分别进行了同步控制器的设计和理论证明。采用单变量控制在实现同步的过程中仅需从驱动系统传递一个状态变量到响应系统用于同步,因此具有很好的实用性。仿真验证了这两种控制方法的有效性。     

一类金融古诺混沌模型的分析与控制

基于中国加入WTO的背景,在国有资产逐步撤离的过程中,建立了关于外商与国内金融机构同时对国有企业投资的动力学模型,将古诺模型引入了金融领域.针对这一模型超出稳定域时所出现的混沌现象,应用直线控制法,通过对控制参数的扰动,成功地实现了对混沌态的控制,进而给出了解决这类问题的可行方法.     

不确定多时滞系统动态自适应神经网络控制

针对一类具有不确定多时滞的非线性系统,提出一种由时滞补偿器和动态结构自适应神经网络所构成的控制器.通过设计时滞补偿器中的参数自适应调节规律来消除多时滞对控制输入的影响,再引入动态自适应神经网络,利用其隐层神经元个数可以随着逼近误差的增大而在线增加的特点,获得满意的逼近精度,提高控制性能.最后,对时滞混沌系统进行仿真,表明该方法的有效性.     

参数未知非线性混沌系统的自适应反演滑模控制

针对一类含有非匹配未知参数和非参数不确定性的混沌系统,基于自适应反演和滑模控制方法,研究自适应反演滑模控制策略,实现了不确定混沌系统的调节问题。与现有自适应控制相比,允许系统存在非匹配未知参数和非参数化的不确定性,增强了控制系统的鲁棒性。仿真算例证明了理论研究成果的正确性和鲁棒性。     

基于正交函数网络的不确定混沌系统的控制

提出了基于正交函数网络的不确定混沌系统的自适应控制方法．通过利用计算简单、收敛速度快的单隐层正交函数神经网络，构建了一类不确定混沌系统的控制器．利用李雅普诺夫稳定性定理得到了该网络控制器的权值更新规则并保证了权值误差和跟踪误差的有界性．该控制器不仅能够保证混沌系统以有界误差对指定轨迹进行精确跟踪，也能够使有外部扰动的混沌系统快速跟踪一个指定的轨迹．最后，利用陈氏混沌系统和Lorenz系统进行了系统仿真，结果表明了该控制器在混沌控制中的有效性。     

寡头发电商报价动态模型及其混沌控制

在寡头发电商报价古诺博弈模型基础上,考虑自适应报价动态与有限理性报价动态, 分别建立两发电商与三发电商报价动态系统模型, 并分析系统Nash均衡的稳定性,然后对Nash均衡的稳定域、分岔图、混沌吸引子进行了数值仿真;在此基础上, 运用状态滞后反馈控制方法,对报价动态系统的混沌控制进行了解析分析与数值仿真,结果表明选择合适的控制变量和控制参数,可使报价动态系统稳定在Nash均衡.     

房地产投资泡沫的OGY混沌控制策略

对房地产投资中的泡沫现象进行分析，并根据房地产投资的混沌经济模型，利用OGY的混沌控制方法，对房地产投资泡沫进行有效的控制，并提出相应的控制策略。     

房地产市场预警调控系统的构筑技术要点及流程设计

在研究国内外房地产预警监控理论和实践成果的基础上 ,提出了体现我国房地产市场运行特点的房地产预警调控系统的技术要点 ,探讨了利用现代预警理论和方法实现房地产市场预警调控的系统运行程序和步骤.     

Risk Measure and Control Strategy of Investment Portfolio of Real Estate based on Dynamic CVaR Model

This article studies risk measure and control strategy of investment portfolio of real estate based on the dynamic condition value-at-risk (CVaR) model. A dynamic CVaR model is defined, which is a dynamic programming problem. It is shown that the dynamic CVaR problem is equal to another nonlinear programming problem. On the basis of dynamic CVaR model, a model of investment portfolio of real estate is built. The model is applied to compute investment proportion and risk losses of portfolio by using data of real estate of 10 cities in China. Numerical results show that the multistage investment has less risk of loss than the single-stage investment. The control strategy of risk is to choose investment proportion of portfolio according to low risk.     

Adaptive tracking control of chaotic systems

1 .INTRODUCTIONDuringthelasttwodecades,thestudyofchaoticnonlineardynamicalsystemshasbeenrapidlyexpand ed .Oneofthereasonsfortheinterestsisthatchaoticbehaviorshavebeendiscoveredinmanynonlineardy namicalsystemsinphysics ,chemistry ,biology ,en gineering ,an…     

基于DCS的控制系统仿真方法

基于DCS（Distributed Control System-集散控制系统）的控制系统仿真方法是测试控制系统的实施正确性、操作可靠性、操作等效性及DCS资源占用等性能的有效手段,通过这种方法可以缩短新型控制系统的开发周期,减少新型控制系统试投用期的风险。本文对基于DCS的控制系统仿真方法的必要性、特点进行了分析与讨论,并提出了基于DCS的仿真控制系统的架构和分类。一个应用实例验证了基于DCS的控制系统仿真方法的有效性。     

无模型控制方法在直线电机控制中的仿真研究

将基于偏格式线性化的非线性系统无模型学习自适应控制方法应用在直线电机的速度和位置控制中．控制器的设计是直接基于称为伪偏导数的向量，伪偏导数是通过新型参数估计算法，根据给出的永磁直流直线电机非线性系统模型的输入输出信息在线导出的。利用Matlab软件进行仿真实验证明了该方法对电机这种具有不确知动态的非线性系统的有效性和稳定性。     

基于动态CVaR模型的房地产组合投资的风险度量与控制策略

研究了基于动态条件风险值(CVaR)模型的房地产组合投资风险度量问题.定义一种动态CVaR模型,它是一个动态规划问题,证明了它可以等价一个非线性规划问题求解.据此,建立了一个基于动态CVaR的房地产组合投资优化模型,通过计算这个模型可以得到在一定置信水平下的房地产投资的风险损失值和组合投资比例.应用这个模型对全国10个城市的房屋价格数据进行了多阶段的风险值和投资比例数值计算,结果表明多阶段组合投资的风险值要比单个阶段更小.控制风险的主要策略是选择低风险的CVaR值的投资组合.     

一类混沌经济模型的阈值控制法研究

把利用相空间压缩来控制混沌应用于经济系统,并针对经济系统的特点引申出阈值控制法,即通过限制变量取值的上限或(和)下限来达到控制混沌的目的.并以2维动态产量博弈模型为例,以一个参与人采取控制和两个参与人同时参与控制等形式,成功地实现了模型混沌态的控制.通过控制前后企业累计利润的对比,可看出控制后企业的业绩可得到较大改善.     

大型变速风力发电机组的自适应模糊控制

控制技术是风力发电机组安全高效运行的关键。风力发电机组是复杂多变量非线性系统,具有不确定性和多干扰等特点。本文提出使用模糊逻辑推理系统得到低风速时的发电机参考转速,该方法无需测量风速,避免了风速测量的不精确性。根据机组的运动方程,采用最近邻聚类学习算法建立发电机电磁转矩自适应最优模糊控制,低风速时获得最大风能利用系数。算法综合考虑风力发电机组的机械特性和电气特性,系统辨识作为控制算法的一部分自动执行。高风速时,变论域自适应模糊控制器控制桨距角,机组能准确地保持在额定功率发电。仿真结果表明了本文提出方法的有效性。     

未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究

应用输入／输出反馈线性化方法和李亚普诺夫方法,研究了一类具有未知非线性函数的非线性动态系统的自适应鲁棒输出跟踪控制问题。首先通过坐标变换和输入变换,将非线性系统变换为部分线性可控系统。接着采用多层前向神经网络来逼近未知非线性函数,网络的权值根据李亚普诺夫原则来在线修正,这样就克服了多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。同时,为了减少权值学习时间,应用遗传算法预先离线训练网络权值。最后提出了一个基于神经网络建模的自适应鲁棒控制律,给出了李亚普诺夫意义下的稳定性证明。所提出的控制律可确保相应闭环系统的状态及跟踪误差一致最终有界。所给的Van der pol系统的例子说明了所提控制方案的有效性与鲁棒性。