Lorenz混沌系统的追踪控制

基于Lyapunov稳定性定理,设计了一个控制器,对Lorenz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Barbalat定理,证明了该控制器的有效性.同时,以正弦信号、Lorenz混沌驱动系统和Rossler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.     

具有输出限制的纯反馈系统的神经网络控制

为了研究一类具有输出限制的不确定非线性纯反馈系统的自适应神经网络追踪控制问题,利用神经网络的非线性逼近能力与自适应控制的反推法给出该系统的自适应控制器;利用障碍Lyapunov函数与隐函数存在定理进行控制器的设计。结果表明,该控制方法保证了闭环系统所有信号的半全局一致最终有界性。     

一个超混沌系统的最优控制与同

在参数未知的情况下,对于一个新的超混沌系统,首先设计最优控制器和参数自适应律实现了混沌系统的控制,并根据最优化原理和Lyapunov方法,选取适当的Lyapunov函数,应用Lyapunov第二方法通过推导得到Lyapunov函数关于系统的全导数是恒小于零的,根据Lyapunov稳定性定理,系统在零点是一致渐近稳定的,从而从理论上证明了控制器的有效性,紧接着对两个相同结构的混沌系统,根据最优化原理设计最优控制器和参数自适应律,实现了混沌系统的同步,并应用Lyapunov第二方法从理论上给予了证明,最后通过Matlab软件对控制与同步的效果进行了数值仿真,数值仿真的结果显示同步系统在很短的时间内很快达到了同步,进一步说明了同步方法的正确性与有效性。     

一个混沌系统的混沌特性分析及反控制

设计了一个新混沌系统实现反控制的非线性控制器,根据Lyapunov稳定性定理,证明了同步误差系统是全局渐近稳定的.利用Matlab进行数值仿真,结果显示,所设计的非线性控制器能有效地实现混沌同步.     

一个超混沌系统的最优控制与同步

在参数未知的情况下,对于一个新的超混沌系统,首先设计最优控制器和参数自适应律实现了混沌系统的控制,并根据最优化原理和Lyapunov方法,选取适当的Lyapunov函数,应用Lyapunov第二方法通过推导得到Lyapunov函数关于系统的全导数是恒小于零的,根据Lyapunov稳定性定理,系统在零点是一致渐近稳定的,从而从理论上证明了控制器的有效性,紧接着对两个相同结构的混沌系统,根据最优化原理设计最优控制器和参数自适应律,实现了混沌系统的同步,并应用Lyapunov第二方法从理论上给予了证明,最后通过Matlab软件对控制与同步的效果进行了数值仿真,数值仿真的结果显示同步系统在很短的时间内很快达到了同步,进一步说明了同步方法的正确性与有效性.     

一类带马尔科夫参数的不确定性系统鲁棒控制器设计

针对一类连续的带有马尔科夫参数的不确定性系统,进行鲁棒稳定性分析,利用李亚普诺夫定理,以不确定系统的名义系统作为研究对象,得到其鲁棒稳定性条件,对鲁棒控制器进行设计,将确定因素与不确定因素进行分离,通过Lyapunov函数和线性矩阵不等式定理得到系统控制器的线性矩阵不等式形式,并依据该形式进行仿真,得到算例的控制器参数.     

基于网络的液压马达伺服位置系统自适应鲁棒积分控制

针对基于网络的液压伺服控制系统面临的网络延时和阀控马达建模结构不确定性问题,提出了基于Pade定理和反步推导方法合成的误差符号鲁棒积分自适应控制器。该控制器使用Pade定理近似处理时变网络引起的延时,降低延时对控制系统跟踪性能的影响,应用自适应率逼近系统结构不确定性和延时误差值,采用误差符号控制方法补偿剩余的结构不确定性。通过构造合适的Lyapunov函数,验证了闭环系统的全局稳定性,保证闭环系统所有信号的有界性和跟踪误差渐进收敛性。仿真结果表明了该控制方法的高精度跟踪性能。     

一种简单的轮式移动机器人控制器设计

研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题.针对传统控制器设计较为复杂的问题,通过构造Lyapunov函数,并根据Lyapunov稳定性定理,推导出了具有全局渐近稳定的跟踪控制器.该方法设计简单并具有直观的稳定性分析.仿真结果证明了该控制器能过保证闭环系统所有状态渐近稳定,达到了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制目的.     

一类高阶非线性系统的有限时间镇定问题

研究了一类高阶非线性系统停息时间可调的有限时间稳定性分析与控制器设计问题。利用有限时间Lyapunov定理的反步构造法,设计状态反馈有限时间控制器,并实现停息时间的适当调整。     

一种PID型神经网络控制器

针对非线性的时滞系统 ,采用一种将PID控制规律融进神经元网络的控制器 ,并应用基于最小二乘递推算法的最小方差预测值来克服时滞误差 .运用Lyapunov稳定性定理 ,确定了系统稳定时控制器权系数的范围