船舶混沌运动的周期脉冲参数微扰控制

针对海上航行船舶非线性运动中存在的混沌现象,为实现对航行船舶的高精度航向控制,本文将脉冲参数微扰方法与横截同宿点理论相结合,提出了一种基于Melnikov方法的简捷船舶混沌运动周期脉冲参数微扰控制方法.该控制方法利用Melnikov函数确定控制脉冲参量关系及取值范围,基于该方法设计的控制器克服了脉冲参量取值难以确定的不足.仿真结果表明,本文所提方法能将混沌系统快速稳定到不同的周期轨道,具有较好的控制效果.     

基于T-S模糊模型的混沌系统脉冲控制

给出了一种基于T-S模糊模型的混沌系统模糊脉冲控制方法.首先给出了基于T-S模糊模型对非线性系统精确建模的原理,得到与混沌系统等价的T-S模糊系统.然后根据建模得到的T-S模糊系统,采用模糊脉冲控制技术来实现控制.最后,以控制Ndolschi混沌系统为例,证明了这种方法的有效性.     

用等距脉冲反馈方法实现超混沌的控制

采用等距脉冲反馈方法实现对非线性系统中的超混沌行为的控制,分析了该方法实现混沌控制的基本原理,运用脉冲扰动系统的稳定性理论,得到使系统镇定于原点的控制参数的选取范围。理论分析与数值仿真均表明,该方法能实现对非线性系统中超混沌行为的有效控制。     

用闭环反馈周期脉冲抑制分叉和混沌运动

提出一种抑制分叉和混沌的方法.该方法用控制目标与实时检测的系统状态量之间的差值作为控制脉冲信号,用闭环反馈方式作用于受控系统,达到控制分叉或混沌的目的.首先介绍了该方法的基本原理,然后将该方法用于含间隙往复碰撞振动系统的分叉和混沌异常运动的抑制.利用一个二自由度往复碰撞振动模型作为研究对象,用随机数模拟随机扰动,通过数值仿真的方法对该系统在无扰动和有扰动条件下的分叉及其混沌运动进行抑制.结果表明该方法对这类分叉和混沌异常振动有明显的抑制作用.该方法也适用于其他混沌系统.     

混沌系统脉冲控制及其Matlab仿真

研究Lü混沌系统的脉冲鲁棒镇定问题,得到其脉冲鲁棒镇定的充分条件,给出相应的脉冲控制律.通过应用Matlab中Simulink工具箱对Lü混沌系统进行仿真分析,说明脉冲控制是有效的镇定受扰动混沌系统的方法.     

量子细胞神经网络超混沌系统的追踪控制与同步

研究三细胞耦合的量子细胞神经网络超混沌系统的追踪控制问题.设计了一个非线性控制器,使得受控系统追踪任意给定的参考信号,并利用Lyapunov方法从理论上证明了该系统按指数速度收敛到给定的参考信号,同时实现了该系统的自同步以及与Rssler混沌系统的异结构混沌同步.数值仿真进一步表明了该方法的有效性.     

陈氏混沌系统的稳定追踪控制

利用非线性反馈控制实现陈氏混沌系统在有界条件下对任意信号的追踪．根据系统结构特点选取合适的反馈方式．设计非线性控制律．并由Lyapunov直接方法证明误差信号渐近稳定于零且所有变量满足有界条件．数值研究结果表明．受控系统可对任意形式光滑参考信号（包括其他混沌系统的输出信号）进行追踪．该方法是一种物理可实现的稳定追踪控制方法．也可用于不同混沌系统之间的异结构同步．     

永磁同步电动机中混沌运动的部分解耦控制

永磁同步电动机在参数处于特定区域时存在混沌现象,混沌的存在将使电机的性能变差,因此要设法消除其混沌运动.电机中混沌的现有控制方法的控制目标只能为周期点或平衡点,不能满足实际需要.为了解决这个问题,设计了基于非线性反馈的永磁同步电动机中混沌现象的部分解耦控制.该方法以直轴和交轴电压为控制变量,通过电机状态的非线性反馈将直轴和交轴电流方程中的耦合项解耦,同时使得直轴和交轴电流可以跟踪设定值.这种控制方式的结果是使系统具有唯一稳定平衡点,而这个平衡点的位置可以根据实际要求设置为任意点.在任意时刻对处于混沌状态的永磁同步电动机进行部分解耦控制,受控系统将稳定于设定平衡点,从而实现混沌的控制.文中分析了控制参数与系统响应快速性之间的关系,为参数选择提供了指导.仿真结果表明了理论分析的正确性和该控制方法的有效性.     

离散神经网络中的变复制脉冲方法控制混沌研究

本文研究一类离散神经网络中的混沌及控制混沌问题,对一类神经元对中的混沌给出春吸收域划分的规律,研究了周期比例脉冲方法（ＧＭ方法）控制混沌的离散神经网络中的应用,提出了一种改进的控制方法,即变辐值脉冲方法,数值实验证明,此ＧＭ方法有明显的优点。     

参数不确定离散混沌系统的模糊脉冲控制

研究了参数不确定离散混沌系统的控制问题.通过Takagi-Sugeno(TS)模糊动态模型和脉冲控制技术,建立了参数不确定离散混沌系统的Takagi-Sugeno模糊脉冲控制模型,然后利用矩阵分析和Lyapunov稳定性理论,得到了参数不确定离散混沌系统控制的一个充分条件,最后通过实例证实了该结果的正确性,相比传统的控制方法,基于Takagi-Sugeno模型的模糊脉冲控制方法具有一定的优越性.