复杂动态网络自适应有限时间同步控制

本文利用自适应控制的方法,研究了复杂动态网络有限时间同步控制问题.针对网络的耦合权重已知和耦合权重未知两种情况,分别设计了相应的自适应控制器和参数自适应律.利用有限时间稳定性定理和Lyapunov稳定性理论,证明了复杂动态网络的误差动态系统是有限时间稳定的,并给出了同步过渡时间上界的估计.最后,利用数值算例验证了本文结论的有效性.     

时变耦合复杂网络的有限时间广义外部同步

研究了两个具有时变耦合矩阵的复杂动态网络的有限时间广义外部同步的问题。设计了有限时间控制器, 使两个网络能在有限时间内实现外部同步。利用微分方程的有限时间稳定性理论,得到了复杂网络实现有限时间外部同步的充分条件。为了验证所提方案的有效性,给出了仿真算例,算例验证了有限时间广义外部同步方案的有效性。     

参数未知耦合时滞不同复杂网络的广义同步

针对具有不同动力学节点和不同拓扑结构的两个复杂网络,研究其广义同步问题,并考虑具有耦合时滞和参数未知的情况.基于Babalat引理,并利用Lyapunov稳定性方法,获得广义同步判据,设计有效的自适应控制器,实现混沌系统参数已知和参数未知两种情况下的广义同步.仿真验证了算法的有效性.     

两个异构复杂网络的广义同步与参数识别

本文实现复杂网络未知系统参数的识别.针对系统未知参数,提出基于广义同步（Generalized synchronization,GS）的参数识别方法.该方法基于Babalat引理,利用Lyapunov稳定性理论,构造另一个具有不同拓扑结构和动力学方程的网络,并设计有效的自适应控制器,实现具有耦合时滞两个不同网络的广义同步,同时准确识别未知参数.与基于完全同步的参数识别方法相比,该方法能够构造低维的系统去识别高维系统的参数.数值实验验证了算法的有效性.     

具有随机耦合强度两个复杂网络的自适应同步

探究当耦合强度不是常数而是随机变化时,两个不同复杂网络是否能够达到同步。假设耦合强度满足正态分布,在随机耦合强度的数学期望和网络拓扑结构分别已知和未知的情况下,设计合适的非线性自适应控制器使得两个网络获得同步。与假定耦合强度是一个确定值的研究成果相比,该结论更具有一般性。数值仿真表明了该方法的可行性和有效性。     

一类时滞复杂动态网络的鲁棒自适应同步问题

针对一类耦合时滞复杂网络,基于变结构控制研究其同步问题.首先,利用系统的左特征向量函数设计切换面,使网络的运动轨线在期望的同步轨道保持稳定;然后,针对网络中的非线性项已知和未知时,分别设计相应的滑模控制器,使从任意时刻出发的动态网络轨线都能在有限时间内同步到达期望的轨道;最后,利用所设计的控制器对两个算例进行仿真,仿真结果说明了所设计控制器的有效性.     

基于滑模控制法的不确定复杂网络间有限时间组合同步

将组合同步的概念引入到复杂网络,针对4个不确定复杂网络间的有限时间组合同步问题进行研究;将同时受到未知参量及不确定扰动影响的4个复杂网络按照$A+B+C-D$的形式进行组合;基于滑模控制原理及有限时间稳定性理论,设计网络滑模面及控制输入,得到实现同步的充分条件.最后通过数值仿真验证所提方法的有效性.     

两个具有耦合时滞的分数阶复杂网络的延迟投影同步与参数辨识

研究两个具有耦合时滞的分数阶复杂网络的延迟投影同步与参数辨识的问题.首先,建立具有耦合时滞以及模型参数不确定分数阶复杂网络模型,并给出驱动网络与响应网络的延迟投影同步误差模型;其次,设计有效的控制器以及参数自适应律以实现两个网络之间的延迟投影同步与参数辨识,给出了实现延迟投影同步与参数辨识的充分条件,对该充分条件给出了...     

不同节点动态的复杂网络外部同步牵制控制

研究节点动态不同的两个复杂网络的外部同步问题。运用牵制控制方法,网络模型选取节点输出线性耦合模型,基于输出控制思想,设计结构简单的牵制控制器,对响应网络中的部分节点施加输出反馈控制,使得两个复杂动态网络达到外部同步,即实现响应网络与驱动网络的渐近同步。根据李雅普诺夫稳定性理论,推出相应的同步准则,得到控制器参数选择条件。仿真时,驱动网络和响应网络分别选取Lorenz系统和Lu系统,对全局耦合网络和最近邻耦合网络两个典型网络拓扑进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

不同节点动态的复杂网络外部同步牵制控制

研究节点动态不同的两个复杂网络的外部同步问题。运用牵制控制方法,网络模型选取节点输出线性耦合模型,基于输出控制思想,设计结构简单的牵制控制器,对响应网络中的部分节点施加输出反馈控制,使得两个复杂动态网络达到外部同步,即实现响应网络与驱动网络的渐近同步。根据李雅普诺夫稳定性理论,推出相应的同步准则,得到控制器参数选择条件。仿真时,驱动网络和响应网络分别选取Lorenz系统和Lü系统,对全局耦合网络和最近邻耦合网络两个典型网络拓扑进行仿真,验证了所提方法的有效性。     

Structure identification of uncertain general complex dynamical networks with time delay

It is well known that many real-world complex networks have various uncertain information, such as unknown or uncertain topological structure and node dynamics. The structure identification problem has theoretical and practical importance for uncertain complex dynamical networks. At the same time, time delay often appears in the state variables or coupling coefficients of various practical complex networks. This paper initiates a novel approach for simultaneously identifying the topological structure and unknown parameters of uncertain general complex networks with time delay. In particular, this method is also effective for uncertain delayed complex dynamical networks with different node dynamics. Moreover, the proposed method can be easily extended to monitor the on-line evolution of network topological structure. Finally, three representative examples are then given to verify the effectiveness of the proposed approach.     

Parameter Estimation and Topology Identification of Uncertain General Fractional-order Complex Dynamical Networks with Time Delay

Complex networks have attracted much attention from various fields of sciences and engineering in recent years. However, many complex networks have various uncertain information, such as unknown or uncertain system parameters and topological structure, which greatly affects the system dynamics. Thus, the parameter estimation and structure identification problem has theoretical and practical importance for uncertain complex dynamical networks. This paper investigates identification of unknown system parameters and network topologies in uncertain fractional-order complex network with time delays (including coupling delay and node delay). Based on the stability theorem of fractional-order differential system and the adaptive control technique, a novel and general method is proposed to address this challenge. Finally two representative examples are given to verify the effectiveness of the proposed approach.      

节点维数不同的神经网络系统的有限时间同步

研究了节点维数不同的神经网络系统的有限时间同步问题．假设动态神经网络有限时间同步的驱动系统和响应系统都是分别由不同维数的网络耦合而成的,即各系统中单个网络中节点数量不尽相同．然后给出不同维数的神经网络系统的网络模型,并对非线性反馈控制器进行设计,基于李亚普诺夫稳定性理论得到系统的有限时间同步的充分条件．数值算例证明了所提出的方法的有效性．     

Synchronization of complex networks with coupling delays via adaptive pinning intermittent control

The problem of exponential synchronization for a class of general complex dynamical networks with nonlinear coupling delays by adaptive pinning periodically intermittent control is considered in this paper. We use the methods of the adaptive control, pinning control and periodically intermittent control. Based on the piecewise Lyapunov stability theory, some less conservative criteria are derived for the global exponential synchronization of the complex dynamical networks with coupling delays. And several corresponding adaptive pinning feedback synchronization controllers are designed. These controllers have strong robustness against the coupling strength and topological structure of the network. Using the delayed nonlinear system as the nodes of the networks, a numerical example of the complex dynamical networks with nonlinear coupling delays is given to demonstrate the effectiveness of the control strategy.