不确定混沌系统的动态神经网络跟踪控制

针对不确定非线性混沌系统，提出了一种基于动态神经网络辨识器的自适应跟踪控制新方法，通过滑模控制技术在线调整动态神经网络辨识器权值，并在获取动态神经网络模型的基础上设计出优化控制器，实现混沌系统的轨道跟踪，对辨识误差和轨道跟踪误差进行分析并证明了它们的有界性，Lorenz混沌系统的仿真实验结果表明了控制策略的有效性。     

超混沌系统的逆系统滑模跟踪控制研究

根据逆系统设计方法,对超混沌系统进行线性化并解耦,构造出一个伪线性系统;并基于指数趋近律,设计了伪线性系统的滑模变结构控制策略,从而推导出超混沌系统的目标跟踪控制器.以一个四维超混沌系统为例进行控制研究,仿真结果表明,在控制作用下,超混沌系统能实现对平衡点、周期状态目标的稳定跟踪控制以及对混沌信号的同步控制.研究结果为实现其他超混沌系统的控制与同步提供了借鉴.     

控制非线性动力系统的混沌现象

控制混沌是一个新的概念。本文对混沌系统的控制，同步及反控制等问题给予综合介绍和评述，指出混沌控制这一新的令人鼓舞而且颇有起色的研制方向无论在理论还是在应用方面都具有十分诱人的前景。这一英新的科研和学术上的挑战正在向数学，物理，工程，以及多方面的交错学科中从事尖端研究的科学工作者们提出越来越多和越来越深刻物课题，因而特别应该引起非线性动力系统和工程控制论专家们足够的重视。     

非线性系统的神经网络自适应逆控制

提出了非线性系统的神经网络自适应逆控制方法。设计中使用了2个神经网络，经离线训练的NN1实现非线性系统的逆，在线网络NN2用于补偿逆误差和系统的动态特性变化，对一非线性系统的仿真结果表明，神经网络自适应逆控制能够提高系统的动态性能，并且具有较好的鲁棒性。     

基于动态面逆推设计的混沌系统同步

提出了一种基于动态面逆推设计的混沌同步方法,在每一步逆推设计算法中的虚拟控制器结合使用了一阶低通滤波器,从而避免了对一些非线性项的重复求导,使得所设计的控制器克服了直接逆推方法的复杂性激增的缺点。对参数已知与未知的Genesio混沌系统分别采用该方法进行分析并给出相应的控制率。数值模拟与仿真结果说明该控制策略的有效性。     

混沌控制综述

混沌和混沌控制是非线性动力学的新理论和新的研究领域.混沌运动是非线性动力学系统所产生的复杂的不规则行为,它普遍存在于自然界的各个领域中.该文介绍了混沌的产生、特点及混沌控制的发展以及研究思想,对混沌控制的不同策略进行综述.重点阐述了OGY方法的思想、原理和特点,对自适应控制方法、连续反馈控制法、神经网络法等作了介绍,对今后可能存在的困难提出了一些见解,指出混沌控制应用前景和研究方向.     

混沌系统的RBF神经网络非线性补偿控制

设计RBF神经网络非线性补偿控制器,提出了混沌系统线性状态反馈的复合控制方法,将可调系统混沌行为镇定到期望目标位置或者变成周期运动.用Lorenz方程作仿真实验,结果证明了该方法的有效性.     

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。     

R（o）ssler系统的混沌控制

提出一种用输入－状态线性化来控制Ｒｏｅｓｓｌｅｒ混沌系统的有效方法,使该混沌系统实现了全局稳定（稳化）并能实现对原系统不稳定不平衡点和周期信号的稳态跟踪。该方法的特点是通过状态变换将非线性动态特性全部变成线性动态性,从而可以应用熟知的线性控方法。仿真结果证实了该方法的有效性。     

感应电动机调速系统的自适应逆控制

针对电压源型逆变器供电的感应电动机调速系统,提出了一种自适应逆控制方法,实现了电磁转矩和定子磁链的解耦控制．应用得到的逆系统将多变量、非线性、强耦合的感应电动机调速系统解耦为电磁转矩和定子磁链两个一阶线性子系统,从而简化了各个闭环线性调节器的设计难度．为了提高系统的鲁棒性,利用递推最小二乘算法实时辨识电动机参数,降低了参数变化对系统性能的影响．使用MATLAB软件进行了仿真实验,实验结果验证了理论分析的正确性和控制方案的可行性．