基于非线性观测器实现一类分数阶混沌系统的同步

分数阶混沌系统的同步控制是近年来研究的热点,本文研究了一类分数阶混沌系统的同步控制问题.对满足存在一个特定的状态变量作为系统输出条件的单输出分数阶混沌系统,依据分数阶混沌系统的非线性观测器理论和稳定性理论,讨论了其非线性观测器的设计问题.对该类分数阶混沌系统,给出了一个合适的控制器S,在此控制输入下仅利用系统的一个状态变量xi及其对时间的分数阶导数x(α)i、x(2α)i就可以使观测器的状态变量与被观测分数阶系统的状态变量达到同步.理论分析及仿真结果都证明了该同步方案的有效性.     

新分段分数阶混沌系统的同步控制

通过改变修正的Lorenz-Stenflo (modified Lorenz-Stenflo, MLS)混沌系统的分段函数项,得到了一个新的四维分段混沌系统。新系统较MLS混沌系统具有更低的分数阶维数,在3.44阶时仍具有混沌特性。根据分数阶系统的线性稳定性理论和非线性反馈控制方法,提出了新分数阶系统的状态同步方法。通过理论推导,得到了两个混沌系统的同步稳定条件。控制器能够自适应地根据误差大小调节反馈系数,缩短同步时间。最后对3.6阶的分数阶系统进行了同步仿真实验,仿真结果验证了改进算法能够加快同步速度。     

新分数阶混沌系统的异结构同步及其电路仿真

提出了一个新分数阶三维混沌系统,对其进行理论分析和数值仿真,仿真结果表明其存在混沌的最小阶数为2.34阶。基于主动控制法设计一个异结构同步控制器,电路仿真实现了该新分数阶混沌系统与分数阶lü系统的异结构同步。实验结果证明了该控制器的有效性和可行性。     

分数阶Chua系统中的混沌现象及其同步控制

对分数阶Chua系统的混沌动力学行为做了更进一步的研究,研究发现Chua系统出现混沌的最低阶数仅为0.3,并算得此时系统的最大Lyapunov指数为0.0164:其次,对分数阶Chua等一类具有一个标量非线性项的分数阶混沌系统给出控制策略,讨论了其观测器的设计问题,对该类分数阶混沌系统,给出了一个合适的控制器U,在此控制输入下仅利用一个非线性标量信号实施反馈就可以使观测器的状态变量与被观测分数阶混沌系统的状态变量达到同步.理论分析及仿真结果都证明了该同步方案的有效性.     

分数阶混沌系统的仿真方法研究

针对分数阶混沌系统的理论分析比较烦琐,基于分数阶混沌系统常用的频域和时域两种分析方法,研究了,分数阶混沌系统的动态仿真、电路仿其和数值仿真3种仿真方法。利用分数阶积分算子的频域描述函数,设计了分数阶积分算子的动态仿真模块和等效电路模块,通过分数阶混沌系统动态仿真和电路仿真,可实时地观察系统变量的演化规律;采用分数阶微分算子的Adams．Bashforth-Moulton预估校正算法,实现了分数盼琨沌系统的数值仿真,利用仿真输出数据可分析分数阶混沌系统的动力学特性。分数阶非耗散Lorenz混沌系统仿真实例证明了这3种仿真方法的有效性。     

基于混沌和RBF神经网络的短时交通流量预测

针对传统的应用数学模型方法在短时交通流预测精度和实时性方面存在的问题，论文从非线性时阅序列的角度对短时交通流量预测进行探讨，提出采用基于混沌理论的RBF神经网络预测方法。首先在采用小数据量的Lyapunav指数计算方法判定交通流存在混沌的前提下，对交通流量数据进行相空间重构。构建了RBF神经网络，并对模拟产生的Lorenz和Rossler混沌时间序列数据以及实际采集的高速公路交通流量数据进行了仿真研究。结果表明，该方法对模拟产生的混沌时间序列具有很好的预测效果，在交通流量的短时预测上也具有较高的预测精度。     

一个对称分数阶经济系统混沌特性研究

本文利用时域分析方法,研究了对称分数阶经济系统的混沌特性.通过计算系统平衡点并对其特征进行分析,由分数阶系统稳定性理论推导出经济系统产生混沌吸引子的必要条件,实验发现该系统出现混沌现象的最低阶次为2.55.同时采用一种可靠性极高的二进制方法（即“0-1”检验法）来判断混沌吸引子在分数阶经济系统中的存在情况.仿真实验结果证实了理论分析的正确性和所提方法的有效性.     

基于RBF神经网络的海杂波建模

从相空间重构理论出发，构造了一个RBF神经网络预测器来重构海杂波的内在动力学，并且利用这个确定性的模型时海杂波的演变进行预测。为验证模型的推广性能，采用了多步预测。对雷达采集的实际海杂波数据的实验结果表明，这个确定性的模型可以很好地追踪海杂波的演变。文中还分析了该RBF神经网络预测器在不同高斯白噪声条件下的预测性能，得出了其预测误差与杂噪比（CNR）的关系。     

成比例分数阶系统的仿真研究

成比例分数阶系统是一种特殊的分数阶系统.这里提出将成比例分数阶系统的基本阶次项看作一个整体,成比例分数阶系统就转化成一个常规的整数阶系统.通过对成比例分数阶系统的基本阶次项进行近似化研究,减少了系统的复杂性.并用仿真实例进一步演示了该方法的简洁性,可以有效分析成比例分数阶系统问题.     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

未知混沌系统同步自适应控制及其仿真研究

研究了参数未知情况下，混沌系统的同步自适应控制问题。利用滑模控制思想设计了动态神经网络。应用这种神经网络辨识系统，利用最优控制理论设计同步自适应控制器。最后针对Chua’s电路系统进行了数值仿真，结果证明本文所给方法的有效性。     

BF及模糊神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

本文对模糊神经网络用于故障诊断较传统BP(Back-Propagation)网络的优越性进行了分析,并提出了一种利用模糊神经网络进行旋转机械故障诊断的新方法。在这种方法中利用RBF(Radial Basis Function)神经网络获得隶属度函数,并简化了模糊神经网络的训练,使得新的故障诊断专家知识更易于扩充到现有的故障诊断网络中。仿真结果表明,本文方法所构建的故障诊断网络易于扩展且有良好的诊断效果。     

一种基于组合RBF网络及混沌理论的弱目标检测算法

针对复杂背景中的弱目标检测问题，提出了一种基于组合RBF网络及混沌理论的检测算法。该算法具有结构简单的优点。文中对算法的可实现性及合理性进行了理论分析，建立了基于预测误差优化的非线性预测模型，并结合闽值化处理实现了对弱目标的检测。在理论分析的基础上，对所提出的算法进行了仿真，结果表明了检测算法的有效性。     

基于模糊RBF网络的伺服转台鲁棒控制

针对神经网络控制和复合控制各自的特点，采用一种模糊RBF神经网络复合控制的方法控制伺服转台，用模糊RBF网络进行伺服系统辨识，在线修改复合控制的参数，用来提高复合控制的鲁棒性。实际控制结果表明，所采用的方法具有很好的辨识能力和控制品质，并具有较高的鲁棒性。     

分数阶动态系统的数值算法

给出了求解分数阶动态系统的一个非常有效的数值方法。本方法不但公式简单易编程，而且具有计算精度高、运算速度快等优点。本方法的思想是依据在实际应用中，通常要求给定函数有足够的连续性和光滑性，这就使得它们的Riemann-Liouville和Gruenwald—Letnicov分数导数完全等价。这样在分数阶动态系统中，可以利用Gruenwald—Letnicov分数导数的1阶或高阶近似表达式来近似表示Riemann-Liouville分数导数。最后给出一个仿真实例，说明所给方法的有效性。     

基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制

针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。     

基于RBF神经网络的加热炉钢温预报模型

本文针对加热炉钢温预报模型存在的缺陷,研究用ＲＢＦ神经网络建立和加热炉钢温预报模型仿真结果表明所建立的模型简单,精度高,满足工程要求。     

带随机扰动的参数不确定混沌神经网络的同步

基于驱动-响应混沌同步原理,在同时考虑系统内部参数不确定性和系统外部随机干扰的情况下,研究了一类混沌神经网络的同步控制问题.利用随机微分方程理论,Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,得出了混沌神经网络全局渐近同步的充分条件和控制器设计方法.所得的充分条件以线性矩阵不等式的形式给出,容易被已有的LMI工具箱所以验证,而且所设计的控制器结构简单,易于实现.最后,仿真实例验证了文中方法的有效性.