一类不确定离散混沌系统的自抗扰控制器与小脑神经网络并行优化控制

针对一类受扰不确定离散非线性混沌系统,提出了基于免疫动态微粒群优化策略的ADRC与CMAC神经网络并行控制方法(ADRC-CMAC).ADRC控制器抑制系统扰动,保证系统的稳定性;CMAC神经网络控制器实现前馈控制保证系统的控制精度和响应速度.利用动态免疫微粒群算法对ADRC-CMAC并行控制器参数进行全局优化.实验结果表明该控制方法具有较快系统的响应速度,较好的抗干扰能力,控制精度高. 关键词： 自抗扰控制器 小脑神经网络 并行控制 混沌系统     

混沌系统的遗传神经网络控制

提出遗传神经网络控制混沌新方法.将小扰动技术和周期控制技术结合起来，用遗传算法训练神经网络，使之成为混沌控制器.对Henon映射和Logistic映射的仿真结果说明控制器能产生小扰动控制序列信号，将混沌振荡转变成规则运动状态.该方法无需了解动态系统数学模型，具有一定抗噪声干扰能力，可将它推广应用到其他混沌系统的控制中. 关键词： 遗传算法 神经网络 混沌 周期控制     

利用常脉冲扰动实现混沌控制

提出一种通过常脉冲对非线性系统中的变量进行扰动实现混沌控制的方法。以单模激光混沌系统为例 ,进行了数值研究。结果表明 :该方法能有效地控制非线性系统中的混沌行为 ,并获得了一系列稳定的周期轨道。     

受扰航天器姿态动力学中参数未知的混沌运动控制

研究了扰动力矩作用下航天器姿态运动的欧拉动力学方程. 讨论了当选取扰动力矩中不同的参数矩阵, 欧拉方程可产生一大类混沌系统. 设计了基于Lyapunov方法的自适应控制律, 完成了该类系统中参数未知的混沌运动的控制, 并且能够将系统状态变量稳定于指定平衡点, 同时实现了对未知参数的实时辨识. 以Newton-Leipnik系统为例, 进行了数值仿真, 仿真结果表明了该方法的有效性. 关键词： 姿态运动 混沌控制 参数未知 Newton-Leipnik 系统     

基于在线误差修正自适应SVR的非线性不确定分数阶混沌系统滑模控制

提出了一种基于在线误差修正自适应SVR的滑模控制方法, 用于解决一类非线性不确定分数阶混沌系统的控制问题. 分别通过对混沌系统非线性函数的离线SVR估计和基于增量学习的状态跟踪误差在线SVR预测, 解决了不确定分数阶混沌系统模型难以预测的问题. 同时根据Lyapunov稳定性理论设计出SVR权值自适应调整律. 本文以分数阶Arneodo 系统为例进行仿真, 仿真结果表明了, 对于带有外界噪声扰动的非线性不确定分数阶混沌系统, 该方法可以在有限时间内将系统稳定至期望状态, 提高对非线性函数的预测精度, 改善控制性能.     

一种基于系统变量的线性和非线性变换实现混沌控制的方法

提出了一种通过系统变量的线性和非线性变换实现混沌控制的方法,以Henon映象和Lorenz系统作为两个典型的例子,验证了这种控制方法的有效性.结果表明,通过改变系统变量之间的线性变换矩阵,可以实现混沌系统中各种不稳定周期轨道的稳定控制.将这种方法推广到非线性(神经网络)变换,可以获得稳定的新的动力学行为.同时,从信息熵的角度,讨论了这种混沌控制方法的物理机制. 关键词：     

海底反射对水声射线混沌行为的影响

本文探讨非线性声速分布、内波扰动、和海底反射对哈密顿抛物射线方程动力学行为的影响.运用Poincaré映象、Lyapunov指数等非线性动力学方法对射线系统行为进行描述.结果显示水声射线在不发生海底反射的情况下,内波对声速扰动的增强将导致正的Lyapunov指数,使射线产生不规则的混沌运动并扩大射线系统的混沌区域.然而海底反射显著影响了声速分布、内波扰动和射线运动的非线性相互作用.海底深度的减小使声射线系统的混沌区域扩大,然而过小的深度减弱了声速分布和射线的非线性相互作用,使混沌区域缩小.因此,我们可以得出海底反射对于水声射线的混沌动力学行为有重要影响的结论.     

基于无源化的细胞神经网络超混沌系统同步

根据细胞神经网络超混沌系统的特点，求得混沌驱动系统与响应系统之间的误差系统.基于该误差系统，提出了混沌系统的同步条件：使同步误差大范围渐近稳定，然后采用非线性系统的无源化方法设计了使误差系统大范围渐近稳定的反馈镇定器.四阶细胞神经网络超混沌系统的计算机仿真验证了该方法的有效性. 关键词： 混沌同步 误差系统 无源化 细胞神经网络超混沌系统     

一种基于washout滤波器技术的参数受扰混沌系统的控制

基于washout滤波器技术的混沌控制方法不仅能用于参数不变的混沌系统的控制，还可用于参数受扰动时的混沌系统的控制.给出了参数受扰动情况下基于washout滤波器技术的控制器设计的一个充分条件.数值仿真表明，该控制方法易于实现、控制代价小、能使原混沌系统的不稳定不动点稳定，而且具有一定的鲁棒性，很适合于工程应用. 关键词： 混沌控制 参数受扰动 washout滤波器     

混沌系统的非线性反馈跟踪控制

提出了一种非线性反馈跟踪控制方法,使受控混沌系统既能稳定到相空间的某一个点,也能跟踪某一确定的运动规律.理论分析和实验均表明该控制方法具有极强的鲁棒性. 关键词： 混沌 非线性反馈 跟踪控制 鲁棒性     

迟滞混沌神经元/网络的控制策略及应用研究

为了保持神经网络在优化计算求解过程中结构不被改变, 以迟滞混沌神经元和迟滞混沌神经网络为研究对象, 提出了一种基于滤波跟踪误差的控制策略来实现神经元/网络的稳定控制. 采用该控制策略, 在不改变非线性特性发生机理的情况下, 神经元/网络可实现函数优化计算问题的求解. 所设计的控制律包含两部分: 一部分是系统进入滤波跟踪误差面时的等效控制部分, 另一部分为确保系统快速进入滤波跟踪误差面的控制部分. 采用Lyapunov方法对神经元/网络的控制进行了稳定性证明. 根据待寻优函数直接求得神经元的控制律, 在该控制律的作用下, 神经元/网络可逐渐稳定到优化函数的极值点, 从而实现优化问题的求解, 仿真实验结果验证了该控制方法在优化计算中的可行性和有效性.     

Adaptive regulation of uncertain chaos with dynamic neural networks

A novel adaptive control for uncertain nonlinear chaotic system is presented. A dynamical neural networks is used to perform ‘black box' identification. Based on the identifier, the state feedback control is employed to drive the unknown chaotic system toward the desired target. Simulations show the derived control via the neuro-identifier turns out to be very effective.     

不确定混沌系统的直接自适应模糊神经网络控制

提出利用直接自适应模糊神经网络控制一类不确定非线性混沌系统新方法.采用Takagi-Sug eno模糊逻辑系统估计混沌对象中未知函数，然后再对模糊神经网络控制律参数进行在线调 整，在系统所有信号一致有界情形下，解决混沌状态跟踪给定参考轨道控制问题.仿真结果 表明所得结论是正确的. 关键词： 模糊神经网络 自适应控制 混沌 参数不确定性     

输入受限的混沌系统同步控制

在混沌系统的同步控制中, 由于混沌系统对初始状态的敏感性, 一旦两个混沌系统的状态初值偏差大, 其状态同步往往需要高幅值的控制律来达到, 这给同步控制实现带来了困难, 并且在同步控制中, 两个混沌系统的初始值通常是未知的. 本文考虑控制输入受限情况下的混沌同步控制问题, 基于符号函数的近似表示式, 将受限的控制输入建模为连续可微的光滑函数, 在每一个采样点将同步控制误差系统近似为局部最优线性模型并设计连续型线性二次型调节器(LQR)最优控制律. 为降低混沌同步控制律的幅值和维持同步系统采样时刻之间的动态, 设计了等价的离散最优控制律, 并通过调整LQR性能加权矩阵值, 确保同步控制信号不会超出其受限的上界. 最后对统一混沌模型下的三种不同混沌系统同步控制进行了仿真研究. 仿真结果验证了方法的有效性. 关键词： 统一混沌模型 符号函数 输入受限 同步控制     

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.     

混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法

基于复杂非线性系统相空间重构理论，提出了混沌背景中微弱信号检测的神经网络方法，利用神经网络强大的学习和非线性处理能力，建立了混沌背景噪声的一步预测模型，从预测误差中检测淹没在混沌背景噪声中的微弱目标信号(包括周期信号和瞬态信号)，研究了混沌背景中存在白噪声时该方法的检测能力，指出了目标信号为瞬态信号和周期信号时检测原理的异同点，最后以Lorenz系统作为混沌背景噪声进行了仿真实验，实验表明该方法能有效地将混沌背景中极其微弱的信号检测出来. 关键词： 混沌 神经网络 信号检测     

基于最小二乘支持向量机建模的混沌系统控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVMs）建模的混沌系统控制方法.与前向神经网络相比，LS-SVMs的优点是其训练过程遵循结构风险最小化原则，不易发生过拟合现象；它通过解一组线性方程组可得到全局惟一的最优解；LS-SVMs的拓扑结构在训练结束时自动获得而不需要预先确定.该方法不需要被控混沌系统的解析模型，且当测量噪声存在情况下控制仍然有效.以一维和二维非线性映射为例进行数值仿真，表明该方法是有效和可行的. 关键词： 混沌控制 支持向量机 建模     

基于液体晃动干扰观测器的航天器混沌姿态H_∞控制

针对航天器受液体燃料晃动及内外周期性微小激励耦合影响产生混沌运动的问题,提出了基于神经网络干扰观测器的自适应H∞鲁棒控制方案,以实现充液航天器混沌姿态运动的消除与液体燃料晃动的抑制.基于神经网络的非线性逼近能力设计干扰观测器,自适应跟踪补偿液体晃动、参数不确定及外扰引起的耦合扰动,解决液体燃料晃动角速度及外扰不易直接测量的问题,提高控制器对系统不确定的自适应能力及液体晃动的抑制能力.同时考虑观测误差与模型不精确问题,利用H∞控制策略提高控制器的鲁棒性.通过与现有常用控制策略的对比仿真研究,验证了控制方案的有效性及优势.     

延迟-非线性反馈控制混沌

提出了基于稳定性准则的延迟非线性反馈控制混沌的方法，即SC延迟非线性反馈控制法. 通过对混沌系统的适当分离，得到一个特殊的非线性函数，并利用混沌输出信号与其延迟信号的非线性函数的差，构造了连续反馈输入干扰，以控制混沌轨到某一期望的不稳周期轨上. 该方法继承了延迟反馈控制方法的优点，实现了自-控制过程. 另外由于该方法基于线性系统的稳定性准则，保证了控制的有效性. 控制过程可随时开始，具有简便、灵活性. 给出耦合Duffing振子的例子，数值模拟结果显示了SC延迟反馈方法控制的有效性. 关键词： 稳定性准则 混沌控制 延迟反馈 干扰     

离子迁移忆阻混沌电路及其在语音保密通信中的应用

忆阻器是一种具有记忆功能和纳米级尺寸的非线性元件, 作为混沌系统的非线性部分, 能够使系统的物理尺寸大大减小, 同时可以得到各种丰富的非线性曲线, 提高混沌系统的复杂度和信号的随机性. 因此, 本文采用离子迁移忆阻器的磁控模型设计了一个新的混沌系统. 通过理论推导、数值仿真、Lyapunov指数谱、分岔图和Poincaré截面图研究了系统的基本动力学特性, 并分析了改变不同参数时系统动力学行为的变化. 同时, 建立了模拟该系统的SPICE电路, SPICE仿真结果与数值分析相符, 从而验证该混沌系统的混沌产生能力. 最后, 利用线性反馈同步控制方法实现了新构造的离子迁移忆阻混沌系统的同步, 并且采用该同步方法有效实现了语音信号的保密通信. 数值仿真证实了新混沌系统的存在性以及同步控制应用的可行性.