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。     

Trajectory linearization control of an aerospace vehicle based on RBF neural network

An enhanced trajectory linearization control （TLC） structure based on radial basis function neural network （RBFNN） and its application on an aerospace vehicle （ASV） flight control system are presensted. The influence of unknown disturbances and uncertainties is reduced by RBFNN thanks to its approaching ability, and a robustifying itera is used to overcome the approximate error of RBFNN. The parameters adaptive adjusting laws are designed on the Lyapunov theory. The uniform ultimate boundedness of all signals of the composite closed-loop system is proved based on Lyapunov theory. Finally, the flight control system of an ASV is designed based on the proposed method. Simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the designed approach.     

Trajectory linearization control of an aerospace vehicle based on RB F neural network

An enhanced trajectory lineazization control(TLC)structure based on radial basis function neural network(RBFNN)and its application on an aerospace vehicle(ASV)flight control system are presensted.The influence of unknown disturbances and uncertainties is reduced by RBFNN thanks to its approaching ability,and a robustifying item is used to overcome the approximate error of RBFNN.The parameters adaptive adjusting laws are designed on the Lyapunov theory.The uniform ultimate boundedness of all signals of the composite closed-loop system is proved based on Lyapunov theory.Finally,the flight control system of an ASV is designed based on the proposed method.Simulation results demonstrate the effectiveness and robustness of the designed approach.     

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。     

一种基于径向基函数网络的盲波束形成方法研究

针对阵列信号处理的特点 ,提出了一种基于径向基函数网络 (RBFNN)的盲波束形成方法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来 ,利用高阶累积量估计阵列的导向矢量 ,引入径向基函数网络逼近波束形成的权矢量 ,实现盲波束形成。理论分析和仿真实验表明 ,提出的算法能有效地提高运行速度 ,对系统误差也具有很强的鲁棒性。     

Bidirectionally coupled synchronization of the generalized Lorenz systems

Wu, Chen, and Cai (2007) investigated chaos synchronization of two identical generalized Lorenz systems unidirectionally coupled by a linear state error feedback controller. However, bidirectional coupling in real life such as complex dynamical networks is more universal. This paper provides a unified method for analyzing chaos synchronization of two bidirectionally coupled generalized Lorenz systems. Some sufficient synchronization conditions for some special coupling matrices (diagonal matrices, so-called dislocated coupling matrices, and so on) are derived through rigorously mathematical theory. In particular, for the classical Lorenz system, the authors obtain synchronization criteria which only depend upon its parameters using new estimation of the ultimate bounds of Lorenz system (Chaos, Solitons, and Fractals, 2005). The criteria are then applied to four typical generalized Lorenz systems in the numerical simulations for verification.     

复杂样本分类的GA-RBFNN方法

本文以提高径向基函数神经网络(RBFNN)分类能力为出发点,结合遗传算法(GA)群体并行搜索能力,提出了一种有效的GA-RBFNN学习算法.该算法在传统衰减聚类算法确定网络初始结构的基础上,加入控制向量,设计了包含整个网络隐节点结构和径基宽度的矩阵式混合编码方式,以及相应的遗传操作算子.网络权值由伪逆法求解确定.经Iris、WINES和Glass数据集的仿真实验验证,该算法快速有效,具有较强的复杂样本分类能力.     

STL模型的立体显示及其多屏拼接

介绍了基于微机的多通道STL模型交互式立体显示系统。首先由程序提取STL文件三角形面片以及向量坐标信息,进行数据冗余处理和顶点向量的光滑处理,并通过OpenGL生成可视化的STL三维实体模型。利用偏振光叠加的方法实现立体显示功能,提出了以网络同步功能为基础的多通道多屏拼接方案,开发了基于SpaceBall的交互功能,实现对STL模型的位置及姿态进行控制。作为低成本的虚拟现实系统,该系统方案可应用于多种领域。     

具有扇区非线性输入的混沌系统函数投影同步

研究了具有扇区非线性输入且含有模型不确定和外部干扰的混沌系统的修正函数投影同步问题。基于Lyapunov稳定性理论和滑模变结构控制方法,设计了统一的滑模控制器和自适应更新规则,使得混沌驱动系统和响应系统按照期望的函数尺度因子矩阵实现同步。所设计的控制器不受扇区非线性输入、模型不确定性和外部干扰的影响, 具有很强的鲁棒性。以超混沌系统为例的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

新型超混沌系统的改进自适应广义投影同步

基于Lyapunov稳定性理论,设计合适的非线性控制器以及参数更新规则,实现一类混沌系统以及超混沌系统的改进自适应广义投影同步。该方法可以使得驱动系统和响应系统渐近地达到所有对应状态向量,按照不同的比例进行同相位或者反相位投影同步,同时既可以对响应系统中的未知参数进行辨识,也可以对驱动系统中的未知参数进行辨识,当然,该方法也可以适用于不包含未知参数的混沌系统广义投影同步。以新型的四维超混沌Lorenz系统和超混沌Chen系统为例,数值模拟结果表明了所设计控制器的有效性。     

线性反馈及部分变量非线性反馈控制陈氏混沌同步

对陈氏混沌系统的同步问题进行了理论分析 ,并证明了线性反馈控制同步规则。基于Lyapunov函数提出了几种基于部分变量的非线性反馈控制同步规则 ,其特点是仅需对响应系统部分变量施加控制就可以实现同步 ,而且同步速度较快。仿真结果证实了几种同步规则的可行性。通过与已有控制方法的比较 ,验证了同步响应速度快的特点。     

并行双倒立摆系统的鲁棒同步控制

基于非线性系统反馈线性化方法,得到了倒立摆系统的局部反馈线性化模型,并构造非奇异坐标变换使系统满足特定的形式,采用Backstepping方法设计了倒立摆系统的鲁棒稳定控制器。进而根据所定义的系统同步误差设计了并行双倒立摆系统的鲁棒同步控制器。采用该同步控制器,在实际的实验装置上进行了实时控制实验。实验结果表明,所设计的同步控制器实现了倒立摆装置的稳定平衡以及小车的定点控制和正弦指令信号的精确跟踪,并且令两个装置间达到了同步运动。     

一个新混沌系统的自适应同步

针对Rucklidge系统,修改其第二分量从而得到一个新的混沌系统.根据参数a,b,c的不同取值,用Matlab画出混沌吸引子,并分析了系统平衡点的稳定性.接着采用自适应的方法设计同步系统,在参数已知和未知的情况下采用不同的控制律,实现了混沌系统的同步.采用李雅普诺夫函数的方法在理论上证明了同步方法的有效性,进一步在Matlab上进行仿真,仿真结果表明这种同步方法也是快速有效的.     

符号速率采样条件下的新型复合载波跟踪环

针对低信噪比和符号速率采样条件下的载波同步问题,提出了一种新型的复合载波跟踪环,同时也给出了一种较直观的环路参数确定方法。该载波同步环改进了原有的符号硬判决算法,并通过引入采样速率变换模块使得数字锁频环(frequency-locked loop, FLL)和数字锁相环(phase-locked loop, PLL)工作在不同采样速率条件下,来提高在低信噪比环境中载波频偏和相偏的估计精度。该参数确定方法是在z域中,直接根据闭环系统的稳定性和单位阶跃响应特性来选择最优的参数。仿真结果表明,该参数确定方法具有很好的可行性,且所提出的载波跟踪环在较低信噪比条件下能获得良好的同步性能。     

基于SIMULINK的PN码同步系统仿真研究

在MATLAB/SIMULINK平台上,采用相位搜索法设计并实现了扩频通信系统中PN码的同步仿真。对相位搜索法理论分析的基础上,利用Simulink通信系统仿真工具箱,建立了PN码同步系统仿真模型,分析了该系统的工作过程。仿真结果表明,利用Simulink仿真扩频通信中PN码同步系统,物理概念清晰,方法简单、实用。     

采用模糊控制方法实现混沌同步

研究了混沌系统的同步问题。采用T-S模糊动态模型描述混沌系统，用Lyapunov稳定性理论设计出全局渐近稳定的模糊变结构同步控制器。应用到两Lorenz混沌系统的同步控制中，仿真验证了方案的有效性，模糊控制器结构简单，规则少，有实用价值。     

基于RBF网络非线性系统逆控制的一种设计方案

基于逆动力学控制的思想,提出一种RBF神经网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF神经网络结构和最近邻聚类算法,实现了对系统逆动力学模型的动态辨识。并将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动态伪线性对象,从而使非线性对象的控制问题转换为线性对象的控制问题。仿真实验证明该控制策略不仅能使系统具有良好的动态跟踪性能和抗干扰能力,而且具有较强的鲁棒性。     

离散和分布时变时滞混沌神经网络广义投影同步

研究一类离散和分布时变时滞的混沌神经网络的广义投影同步问题.利用非线性观测器方法实现同步十分简单,且利用极点配置技术,可通过调整特征值来调节同步速率的快慢.与一般混沌神经网络模型相比,带有离散和分布时变时滞的混沌神经网络模型更为一般,同时反同步和完全同步是广义投影同步的特例.最后,提出基于广义投影同步的离散和分布时变时滞混沌神经网络的保密通信方案,给出两个数值仿真例子验证结果的有效性.     

异结构混沌与超混沌系统的IFSHPS参数辨识

对混沌和超混沌系统的完全状态混合投影同步问题进行了深入的研究.基于对该类同步问题的研究,首次提出了在驱动系统中也存在一个常数对角矩阵来实现完全状态混合投影同步,这种方法称为改进的完全状态混合投影同步.基于激活控制的思想和微分方程的不变性原理,设计了一类混沌与超混沌系统的改进的完全状态混合投影同步和参数辨识的方案,数值仿真结果进一步证实所提出方案的有效性.