基于三种方法的新Lü混沌系统的同步

分别用状态观测器法、主动控制法和Backstepping法研究了含有常数项的新Lü混沌系统的自同步问题.针对非严格反馈的新Lü混沌系统,分别基于以上三种方法设计了自适应控制器,依据Lyapunov稳定性原理证明了这些控制器能够较好地实现新Lü混沌系统的渐近自同步.数值仿真实验进一步验证了以上三种同步方法的有效性.经对三种同步方法比较分析,发现基于状态观测器的同步方法更加灵活高效. 关键词： 混沌同步 状态观测器 主动控制 Backstepping     

全局耦合网络的参量辨识与时空混沌同步

研究了参量未知的离散型时空混沌系统构成全局耦合网络的参量辨识与同步问题.首先将Milosavljevic所设计的控制律加以推广.利用推广后的控制律进行了网络节点时空混沌系统中未知参量的有效辨识,并完成了该网络的完全同步.进一步以物理中具有时空混沌行为的一维对流方程的离散形式作为实例进行了仿真分析. 关键词： 同步 参量辨识 全局耦合网络 时空混沌     

非线性耦合时空混沌系统的反同步研究

利用非线性耦合方法研究了离散型时空混沌系统的反同步问题.对时空混沌系统的线性项和非线性项进行适当的分离,利用系统本身的非线性项作为耦合函数,实现了两个二维耦合映象格子的反同步.进一步将这种非线性耦合方法推广应用到由二维耦合映象格子构成复杂网络的反同步研究中,仿真模拟发现仍具有理想的反同步效果. 关键词： 反同步 非线性耦合 耦合映象格子 复杂网络     

非线性耦合完全网络的时空混沌同步

利用N个Fitzhugh-Nagumo模型作为网络节点,通过非线性耦合构成完全网络,研究了这种网络的时空混沌同步问题.首先给出了复杂网络中连接节点之间的非线性耦合函数的一般性选取原则.进一步基于Lyapunov稳定性定理,理论分析了实现网络同步的条件以及控制增益的取值范围.最后,通过仿真模拟检验了以Fitzhugh-Nagumo模型作为网络节点所构成的完全网络的时空混沌同步效果.仿真结果表明,这种完全网络不但同步快速有效,而且网络规模的大小对网络同步稳定性的影响不敏感. 关键词： 同步 复杂网络 时空混沌 非线性耦合     

激光Maxwell-Bloch 方程时空混沌网络的同步研究

研究了激光Maxwell-Bloch 方程时空混沌网络的同步问题.对单模激光Maxwell-Bloch方程进行了修正. 以N个修正后具有时空混沌特性的单模激光Maxwell-Bloch方程作为网络节点构成复杂网络. 在考虑到网络连接过程中,节点时空混沌系统中的参量可能受到某种干扰而与实际值产生微小偏差的情况下,采用网络第一个节点的时空混沌系统同时并行驱动其余N-1个时空混沌系统达到同步. 进一步通过仿真模拟验证了同步方案的有效性.     

节点结构互异的复杂网络的时空混沌反同步

研究了节点结构互异的离散型时空混沌系统构成复杂网络的反同步问题. 通过构造合适的Lyapunov函数, 确定了复杂网络中连接节点之间的耦合函数的结构以及控制增益的取值范围. 以物理中具有时空混沌行为的激光相位共轭波空间扩展系统、Gibbs电光时空混沌 模型、Bragg声光时空混沌模型以及一维对流方程的离散形式作为 网络节点构成的复杂网络为例进行了仿真模拟, 发现整个网络存在稳定的混沌反同步现象.     

最近邻耦合网络的时空混沌同步研究

本文进行了最近邻网络的时空混沌同步研究.以时空混沌系统作为网络的节点,基于Lyapunov稳定性定理,通过确定网络的最大Lyapunov指数,得到了实现网络完全同步的条件.采用Fisher-Kolmogorov时空混沌系统作为网络节点实例进行了仿真模拟,获得了理想的同步效果.进一步研究了有界噪声影响下网络的同步性能,结果显示它具有较强的抗干扰能力.     

基于滑模控制法实现规则网络的混沌同步

利用滑模控制法研究了规则网络的混沌同步问题. 将针对一个混沌系统进行控制或驱使一个混沌系统同步于另一个 混沌态的滑模控制法推广到由多个混沌系统构成的复杂网络的同步研究中. 设计了网络滑膜面以及控制输入, 并依据稳定性理论分析了它们的有效性. 选取Duffing系统和Coullet系统作为网络节点构成的规则网络为例进行了仿真模拟.     

复Ginzburg-Landau方程时空混沌的网络同步与参量辨识

研究了参量未知的时空混沌系统构成复杂网络的同步与参量辨识问题. 设计的参量辨识律可以有效地辨识复杂网络中所有节点时空混沌系统中的未知参量. 基于稳定性定理, 通过构造适当的Lyapunov函数, 确定了网络完全同步的条件. 以参量未知的一维复Ginzburg-Landau方程作为网络节点为例, 通过仿真模拟检验了参量辨识律以及同步方法的有效性.     

不确定自催化反应扩散时空混沌系统的延时同步

设计了一种延迟同步控制器实现了时空混沌系统之间的同步控制.基于Lyapunov稳定性定理,确定了延迟同步控制器的结构以及系统状态变量之间的误差方程.以自催化反应扩散时空混沌系统为例,仿真模拟验证了该控制器的有效性.进一步设计了参量辨识器,对不确定自催化反应扩散时空混沌系统中的参量进行了有效辨识.通过研究有界噪声影响下系统的同步效果,表明该同步方法具有较好的抗干扰能力. 关键词： 时空混沌 延时同步 参量辨识 有界噪声     

Spatiotemporal chaos synchronization of an uncertain network based on sliding mode control

The sliding mode control method is used to study spatiotemporal chaos synchronization of an uncertain network.The method is extended from synchronization between two chaotic systems to the synchronization of complex network composed of N spatiotemporal chaotic systems.The sliding surface of the network and the control input are designed.Furthermore,the effectiveness of the method is analysed based on the stability theory.The Burgers equation with spatiotemporal chaos behavior is taken as an example to simulate the experiment.It is found that the synchronization performance of the network is very stable.     

Synchronization of spatiotemporal chaos in a class of complex dynamical networks

This paper studies the synchronization of complex dynamical networks constructed by spatiotemporal chaotic systems with unknown parameters. The state variables in the systems with uncertain parameters are used to construct the parameter recognizers, and the unknown parameters are identified. Uncertain spatiotemporal chaotic systems are taken as the nodes of complex dynamical networks, connection among the nodes of all the spatiotemporal chaotic systems is of nonlinear coupling. The structure of the coupling functions between the connected nodes and the control gain are obtained based on Lyapunov stability theory. It is seen that stable chaos synchronization exists in the whole network when the control gain is in a certain range. The Gray--Scott models which have spatiotemporal chaotic behaviour are taken as examples for simulation and the results show that the method is very effective.     

基于神经网络和滑模控制的不确定混沌系统同步

基于滑模控制技术和径向基函数神经网络,设计出一种神经滑模控制器,实现了两个不确定混沌系统的同步.控制器的设计不依赖于系统的数学模型,只与系统的输出状态有关,而且对参数不确定性和外界干扰具有较强的稳健性.最后,利用本方法设计出控制器实现了未知Lorenz系统的自同步、未知Lorenz系统与Chen系统之间的异结构同步,而且响应时间短,同步效果好. 关键词： 混沌同步 滑模控制 神经网络 不确定混沌系统     

Hybrid synchronization of two independent chaotic systems on complex network

The real network nodes are always interfered by other messages. So, how to realize the hybrid synchronization of two independent chaotic systems based on the complex network is very important. To solve this problem, two other problems should be considered. One is how the same network node of the complex network was affected by different information sources. Another is how to achieve hybrid synchronization on the network. In this paper, the theoretical analysis and numerical simulation on various complex networks are implemented. The results indicate that the hybrid synchronization of two independent chaotic systems is feasible.     

基于模糊滑模的有限时间混沌同步实现

提出了混沌同步有限时间实现问题.应用全程滑模控制技术，选择指数型终端滑模趋近律来设计滑模控制器，以实现一类混沌系统的状态同步.该设计方案针对混沌系统的参数不确定性和外界扰动，引入模糊基函数网络，在线估计不确定性和外部扰动的界值.同时该方案消除了滑模控制的到达阶段，状态始终保持在滑模面上，并能在有限时间内趋近于原点.最后以Duffing系统为例研究验证同步策略的可行性和有效性.     

Modified projective synchronization with complex scaling factors of uncertain real chaos and complex chaos

To increase the variety and security of communication, we present the definitions of modified projective synchronization with complex scaling factors （CMPS） of real chaotic systems and complex chaotic systems, where complex scaling factors establish a link between real chaos and complex chaos. Considering all situations of unknown parameters and pseudo-gradient condition, we design adaptive CMPS schemes based on the speed-gradient method for the real drive chaotic system and complex response chaotic system and for the complex drive chaotic system and the real response chaotic system, respectively. The convergence factors and dynamical control strength are added to regulate the convergence speed and increase robustness. Numerical simulations verify the feasibility and effectiveness of the presented schemes.     

Synchronization of impulsively coupled complex systems with delay

This paper investigates the synchronization of complex systems with delay that are impulsively coupled at discrete instants only. Based on the comparison theorem of impulsive differential system, a distributed impulsive control scheme is proposed to achieve the synchronization for systems with delay. In the control strategy, the influence of all nodes to network synchronization relies on its weight. The proposed control scheme is applied to the chaotic delayed Hopfield neural networks and numerical simulations are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.     

Synchronization of impulsively coupled complex networks

We investigate the synchronization of complex networks,which are impulsively coupled only at discrete instants.Based on the comparison theory of impulsive differential systems,a distributed impulsive control scheme is proposed for complex dynamical networks to achieve synchronization.The proposed scheme not only takes into account the influence of all nodes to network synchronization,which depends on the weight of each node in the network,but also provides us with a flexible method to select the synchronized state of the network.In addition,it is unnecessary for the impulsive coupling matrix to be symmetrical.Finally,the proposed control scheme is applied to a chaotic Lorenz network and Chua’s circuit network.Numerical simulations are used to illustrate the validity of this control scheme.     

不确定分数阶时滞混沌系统自适应神经网络同步控制

针对带有完全未知的非线性不确定项和外界扰动的异结构分数阶时滞混沌系统的同步问题,基于Lyapunov稳定性理论,设计了自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制器以及整数阶的参数自适应律.该控制器结合了RBF神经网络和自适应控制技术,RBF神经网络用来逼近未知非线性函数,自适应律用于调整控制器中相应的参数.构造平方Lyapunov函数进行稳定性分析,基于Barbalat引理证明了同步误差渐近趋于零.数值仿真结果表明了该控制器的有效性.