参数不确定Liu混沌系统的模糊反馈控制

研究了新近提出的Liu混沌系统的模糊控制方法。在用T-S模糊模型重构了系统结构的基础上,利用反馈控制思想,设计了Liu混沌系统的模糊控制方法,并通过Lyapunov函数的推导得到了系统以衰减率α全局渐近稳定的充分条件。该方法适用于参数确定的系统和含有不确定参数的系统。文章对两种情况均进行了仿真实验。所有的控制参数可以通过LMI方法得到,仿真结果验证了该控制方法的有效性。该模糊控制方法在连续混沌系统中具有通用性。     

Liu混沌系统的模糊耦合同步

基于模糊控制思想，研究了新近提出的Liu混沌系统的耦合同步。为了分析比较，首先应用线性时变稳定性理论实现Liu混沌系统的线性耦合同步。然后基于T-S模糊模型重构了Liu混沌系统，并用Lyapunov理论和耦合同步的思想推导了两个重构的Liu系统耦合同步的稳定性条件。本文的模糊耦合同步方法通过LMI方法可以迅速求取可行解，同步条件更加清晰明确、约束条件少，并可以方便地得到不同衰减率α下全局渐近稳定的充分条件。此外，设计的控制器都由线性函数构成，有利于实际应用中构造控制器。良好的仿真结果验证了本文模糊同步方法的有效性，该方法适用于符合广义Lorenz范式（GLCF）的混沌系统。     

Liu混沌系统的线性反馈和状态观测器同步

Liu混沌系统是新近提出的三维混沌系统。文章分析Liu混沌系统的结构特点,设计了线性反馈同步方法和基于状态观测器的同步方法。线性反馈同步法结构简单;通过误差系统的分析,从理论上推导了系统实现同步的充分条件。基于状态观测器的同步方法对原系统结构没有特殊要求,无需求解Lyapunov函数;通过设定不同的控制参量,分析了控制参量和同步速度之间的关系。实验结果证明了两种同步方法的有效性和正确性。     

鲁棒自适应输出跟踪控制在船舶操纵中的应用

针对带有未知控制增益、常参数不确定性以及外部扰动的船舶运动非线性模型，将自适应逆推技术与Nussbaum增益方法相结合，提出一种新的非线性自适应鲁棒控制策略，实现了船舶运动航向渐近跟踪控制。在所得控制器作用下的系统性能不仅能够通过设计参数而得到保证，且可克服控制器奇异值问题。设计过程及数字仿真结果均表明，所设计的自适应非线性跟踪控制器对不确定性具有良好的适应性及鲁棒性。     

基于Liu混沌系统生成的多翅膀蝴蝶吸引子

提出了基于Liu混沌系统生成多翅膀蝴蝶吸引子的新方法。主要的设计思想是增加系统第二类鞍焦点的数目。用多分段二次函数作代换,设计了改进的混沌系统,获得多个第二类鞍焦点,从而生成多翅膀蝴蝶吸引子。理论分析表明每一个第二类平衡点与蝴蝶吸引子的翅膀相对应。数值仿真证实提出的方法的可行性和有效性。     

Lorenz混沌系统的错位自适应控制

针对Lorenz混沌系统,提出了一种错位自适应控制方法。它将第一个变量x自适应反馈控制到第二个方程右边,或者将第二个变量y自适应反馈控制到第一个方程的右边,从而有效地将混沌系统控制到非稳定平衡点。用Lyapunov方法给出了严格的证明。数值仿真表明这种错位自适应控制方法正确而简单易行,并且具有很好的鲁棒性。     

基于模糊动态模型的Chua混沌系统控制

研究了Chua混沌系统的稳定控制问题。采用模糊动态模型逼近非线性混沌系统 ,将非线性混沌系统模糊化为局部线性模型。采用隶属函数最大法设计控制器 ,克服了并行分配补偿法求解公共正定矩阵P的困难 ,用Lyapunov稳定性理论设计出确保模糊动态模型全局渐近稳定的新型控制器。仿真实验验证了方案的有效性。模糊控制器简单 ,规则少。此方案也可应用于其它类型的混沌系统中 ,有实际应用价值     

Lorenz混沌系统的非线性反馈错位同步控制

在驱动-响应系统框架下,提出了一种新的混沌同步——错位同步的概念。这种同步不同于完全同步,它要求驱动系统的状态向量中至少有一个状态分量不与响应系统的对应分量,而是与其他任一状态分量随着时间变化达到一致。应用Lyapunov稳定性理论,采用非线性反馈控制方法研究了Lorenz混沌系统的错位同步。数值仿真研究表明,错位同步的可实现性和所提控制方案的有效性。     

一类不确定混沌系统的鲁棒同步控制

针对一类不确定混沌系统,为提高混沌同步的鲁棒性,提出了一种新型的鲁棒同步控制方法,实现一类参数随时间小范围变化的混沌系统的同步。基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种新型的鲁棒控制器。本控制器可以成功地应用到一些典型的混沌系统中,例如Rssler和Chen系统。仿真结果验证了所提出的控制器的有效性。     

非线性连续混沌系统的混沌控制与同步

基于Lyapunov稳定性理论,结合多变量追踪控制的方法,将混沌控制到所给定的任意光滑目标.以Elwakil混沌系统为例设计了一控制器,将Elwakil混沌系统控制到平衡点、周期态,并实现了该控制系统的自同步以及与R ssler混沌系统的异结构同步.这种控制器形式简单,收敛速度快,控制范围宽.Matlab的数值仿真表明了该方法的有效性.     

基于反步法的异结构混沌系统Q-S同步

基于反步法,提出了扩展Liu混沌系统和Genesio混沌系统的Q-S同步方法.反步法降低了控制器的设计难度,易于求取误差系统的Lyapunov函数.设计了单驱动器和多驱动器两种控制器结构,同步控制器结构均比以往的异结构同步控制器有所简化.仿真结果验证了两种控制器均能实现扩展Liu混沌系统和Genesio系统的Q-S同步,并且多驱动器结构更简单,同步速度快,动态过程误差小.基于反步法的Q-S同步方法可以推广到其他的异结构混沌系统同步控制中.     

二阶动力学系统模型的跟踪设计

考虑了基于分散状态反馈控制律的二阶动力学系统输出渐近跟踪设计,该控制律包括被控对象状态和参考模型状态两部分。给出了问题解的存在条件:两个矩阵方程,其中一个为二阶Sylvester矩阵方程。给出了所有控制器增益阵的完全参数化表达式。归纳出了二阶动力学系统模型参考输出跟踪控制律的设计算法。该算法直接基于原系统的参数矩阵,无须对系统增广或变换,仅涉及自由参数的选取和一些简单的代数运算,便于工程应用。仿真结果说明所给出的算法是有效的。     

一类非匹配不确定性混沌系统的鲁棒自适应控制

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控制问题,结合反演设计和“σθ-修改”参数自适应技术,提出了一种适用于输出跟踪的混沌系统鲁棒自适应控制器设计新方法,对非匹配的未知参数和非参数不确定具有鲁棒性。该控制器设计方法不仅能保证闭环系统所有信号有界,且能使跟踪误差以指数速度收敛到零的小临域内。计算机仿真验证了理论研究成果的有效性和正确性。     

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。     

带有持续扰动非线性系统的最优跟踪控制

研究具有外界持续扰动的非线性系统的无静差最优跟踪控制问题。首先基于内模原理构造一扰动补偿器,将系统化为无扰动的增广系统。然后利用灵敏度法推导出了该系统的最优跟踪控制律。仿真实例表明了该设计方法的有效性。     

一类非线性系统的动态面二阶滑模控制

针对一类具有非匹配不确定的严格反馈非线性系统,基于动态面控制和二阶滑模控制设计方法,进行一种新颖的状态反馈控制器设计,实现了不确定系统任意小的跟踪误差。动态面控制类似于反演设计,但其包含一系列低通滤波器;低通滤波器允许控制对象数学模型不可微,这样就避免了反演设计所存在的"膨胀项",减少了计算量,易于实现。同时,由于引入二阶滑模控制,消除了传统滑模控制(一阶滑模控制)存在的抖振现象,既增强了控制系统的鲁棒性,又提高了系统的控制精度。     

Backstepping tracking control for nonlinear time-delay systems

1. INTRODUCTION The presence of time delay has a significant effect on system performance and destroys the stability of closed-loop system[1]. Therefore, the study on time-delay systems has important practical significance. Recen- tly,considerable progress has been made in this field[1~10]. According to the dependency of the designed contr-oller depends on the time delay, the control approa-ches for time-delay systems can be classified into two categories: delay-dependent[2~3,10] and dela…     

具有持续扰动的时滞系统的最优跟踪控制

针对在外部持续扰动下的线性时滞系统提出了一种最优跟踪控制的逐次逼近算法。首先将状态向量含有时滞的线性系统的最优跟踪问题转化为最优调节问题，然后利用逐次逼近算法，将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题族得到调节系统的最优控制律，然后可以通过截取最优控制序列的有限项得到调节系统的前馈-反馈次优控制律，最后再将最优控制问题转化为最优跟踪问题。