基于Terminal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，将Terminal滑模控制技术与混沌同步问题相结合，把同步问题视为响应系统的跟踪问题，给出了由线性滑模函数引入非线性项构造Terminal滑模面的充分条件，以及相应Terminal滑模控制器.以主从Duffing系统为例研究验证同步策略的可行性和有效性. 关键词： Terminal滑模 混沌同步 Duffing系统     

基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制

针对受参数不确定和外扰影响的混沌Lorenz系统，提出一种基于径向基函数（RBF）神经网 络的滑模控制方法.基于被控系统在不稳定平衡点处状态误差的可控规范形，设计滑模切换 面并将其作为神经网络的唯一输入.单入单出形式的RBF控制器隐层只需7个径向基函数，网 络的权值则依滑模趋近条件在线确定.仿真表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性，同时抑制了抖振. 关键词： 混沌控制 滑模 径向基函数神经网络 Lorenz系统     

APON系统ONT中AAL5CPCS子层的实现

本文介绍了APON的系统结构和网络分层，并根据AAL5 CPCS子层实现的功能及DSP的优良特性，给出了APON系统ONT中AAL5公共会聚子层的一种实现方案，即应用DSP实现CPCS子层的各项功能。     

推广的Kantorovich算子在Ba空间中的逼近

利用Ditzian-Totik光滑模,研究了推广的Kantorovich算子在Ba空间中的逼近,得到逼近的正定理与等价定理.所得结果改进、推广和统一了一些作者的结果.     

一类死区非线性输入系统的自适应模糊控制

针对一类具有死区非线性输入的非线性系统,基于滑模控制的基本原理,利用II型模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响。通过理论分析,证明了跟踪误差收敛到零。     

Simulation of Patterns and Qualitative Analysis of Pattern Rotation in an End-Pumped Nd：YVO4 Laser

We simulate some laser output patterns observed in our previous experiment employing superposition of Laguerre- Gaussian modes. The rotating pattern is qualitatively analysed from the point of contemporary spatial burning hole effect of the lasing crystal.     

考虑运动受限的履带式移动机器人轨迹跟踪控制

针对履带式移动机器人的轨迹跟踪控制问题进行研究,首先,建立了履带式移动机器人的运动学模型和跟踪误差模型；其次,设计了转速有限时间控制和线速度滑模控制的轨迹跟踪控制律,并给出了考虑运动受限作用下的控制律修正表达式；最后,基于MATLAB对所提控制律进行仿真,对比分析了不考虑运动受限情况下跟踪控制效果;结果表明,设计的跟踪控制律能够实现履带式移动机器人对圆轨迹的有效跟踪,且考虑运动受限作用的控制律更加符合实际;文章研究分析了运动受限作用对于移动机器人轨迹跟踪控制的影响,分析结果对其他移动机器人的运动控制研究具有参考价值。     

中立型分数阶微分滑模系统的稳定性

文章主要讨论中立型分数阶微分滑模控制系统的稳定性问题.首先介绍分数阶积分、微分及广义Gronwall不等式的一些定义,然后构造切换面,给出控制律,最后通过李雅普诺夫定理来证明切换面存在,并得出系统的稳定性成立.     

一种改进的AUVs变结构滑模控制策略研究

针对现有的变结构滑模控制切换面单一性会导致系统状态在原点处收敛缓慢的缺陷,对自主式水下机器人(AUVs)变结构滑模控制设计了折线型的切换面,并且进一步改进实现了速度控制和定点定速控制。改进的切换面由斜率不同的自线段构成,并在拐点处通过S型函数光滑过渡。将切换面的斜率减小到0时,则可以实现速度控制,同时为了消除速度控制的稳态误差,引进了采用能智积分方法的积分项。最后在某AUV上进行仿真实验,结果证实了应用折线型切换面可以减少控制系统的上升时间,提高反应速度;速度控制的稳态误差接近0,并很好地实现定点定速的控制效果。该方法可以有效用于AUVs的控制。     

Synchronization of different chaotic systems via active radial basis functions sliding mode controller

This paper presents a new method to synchronize different chaotic systems with disturbances via an active radial basis function （RBF） sliding controller. This method incorporates the advantages of active control, neural network and sliding mode control. The main part of the controller is given based on the output of the RBF neural networks and the weights of these single layer networks are tuned on-line based on the sliding mode reaching law. Only several radial basis functions are required for this controller which takes the sliding mode variable as the only input. The proposed controller can make the synchronization error converge to zero quickly and can overcome external disturbances. Analysis of the stability for the controller is carried out based on the Lyapunov stability theorem. Finally, five examples are given to illustrate the robustness and effectiveness of the proposed synchronization control strategy.