时变时滞耦合复杂网络的函数投影同步

为了探索时变时滞耦合复杂网络的函数投影同步及参数辨识问题,构造时变时滞耦合的节点参数未知和拓扑结构未知的2类复杂网络.利用牵制控制方法,分别设计这2类网络各自的自适应控制器,使得2类网络和其孤立节点实现函数投影同步.分别利用网络节点未知参数的辨识法则和网络未知拓扑结构的辨识法则,对网络的节点参数和拓扑结构进行辨识.最后给出数值仿真例子验证自适应控制器和辨识法则的有效性.     

分数阶超混沌系统的修正函数投影同步研究

为获得更为复杂的混沌同步关系,针对两个不同分数阶超混沌系统,考虑时变尺度函数矩阵和系统参数未知情形,提出一种修正函数投影同步方法.研究结合同步误差系统,设计出同步控制器和未知参数自适应律,并采用Lyapunov稳定性理论证明同步误差的渐进稳定性.以分数阶超混沌Chen系统和分数阶超混沌Lorenz系统为例,仿真结果验证了该修改函数投影同步方法的有效性.     

拓扑结构时变的复杂动态网络的自适应同步

对具有周期时变拓扑结构的复杂动态网络,设计了自适应同步方案.在所研究的复杂动态网络中,拓扑结构是未知的.采用周期自适应学习律对未知的时变耦合参数进行估计,同时加入自适应控制策略,使得复杂动态网络的状态达到同步.通过构造复合能量函数,得到同步的一个充分条件.通过数值算例表明所提出方案的有效性.     

时滞动态网络自适应同步的研究

研究了节点带有时滞且节点之间的通信也带有时滞的复杂动态网络的自适应同步问题。基于稳定性理论,设计了复杂网络同步的自适应控制器。该控制器结构简单,易于应用。最后,以环状耦合的时滞Lorenz系统为例进行数值仿真,检验了结果的正确性和设计方法的有效性。     

具有混合延时和不同时标的混沌忆阻竞争神经网络的自适应同步

本文考虑了具有混合时变延时和不同时标的混沌忆阻竞争神经网络的自适应同步问题.使用Lyapunov泛函方法和不等式分析技术,设计了一类新的具有反馈控制律的自适应控制器以取得网络同步及指数同步目的,提出了不用过多计算,如求解线性矩阵不等式或复杂代数计算的保证网络同步条件;同时,所获条件也可以应用到已有文献里关于忆阻器网络不同数学模型中.最后,通过实例验证了本文获得的理论结果的有效和正确性.     

节点含时变时滞的复杂网络的自适应同步（英文）

针对节点带有时变时滞、网络结构完全未知的不确定动态网络模型,基于Lyapunov稳定性理论,设计了复杂网络同步自适应控制器,给出了网络同步的充分条件和不确定动态网络的参数估计法,进而实现了该模型的同步。理论推导和数值结果均表明该同步方法的有效性和可行性。     

2个四维混沌系统的异结构广义同步

针对2个不同的具有复杂动力学行为的新型四维混沌系统的异结构广义同步问题,基于Lyapunov稳定理论,采用自适应控制同步法,通过选择连续可微的非线性广义同步函数,设计自适应控制策略和参数自适应律,实现了2个参数未知的新型四维混沌系统的异结构广义同步以及辨识了未知参数.该方法没有强加在系统的假设条件上,几乎适用于所用的混沌系统.理论推导和数值仿真验证了该方法的有效性.     

具有时变耦合强度复杂动态网络的同步

首先,构造一类具有时变耦合强度的复杂动态网络,进而针对这类网络自身难以实现同步的情况,根据Lyapunov稳定性定理,设计一个自适应控制器;其次,构造一Lyapunov函数证明了该控制器能够使这类网络实现同步;最后,Matlab数值仿真的结果证实了该控制器的有效性和其对噪音具有较强的抗干扰性。     

两个耦合复杂网络的投射同步

为了研究节点数目不等的2个耦合复杂网络之间的投射同步问题,对于节点数目或者拓扑结构不同的2个复杂网络,通过设计相应的控制器,利用Lyapunov判别法使得这2个复杂网络实现投射同步.以Lorenz系统和R(..o)ssler系统为例进行数值模拟,验证了理论结果的有效性.     

复杂动态网络的牵制同步控制

研究了复杂动态网络的牵制同步控制。首先,阐述了一个新的动态网络,这个网络具有不同的节点结构,而且每个节点都是具有相同维数的动力系统。通过设计合适的控制器,此网络的状态将指数同步到一个稳定的状态。其次,给出了一些同步准则和一个例子去验证理论结果。MATLAB仿真结果表明,在整个网络被控制到平衡点时,在网络中随机地选择两个节点施加牵制控制,甚至仅对网络中度最大的那一个节点施加牵制控制,都能使网络的状态在很短的时间内达到同步。MATLAB仿真结果与理论分析相一致。     

复杂网络的适应性同步

为了研究具有导数耦合和非导数耦合的两个复杂网络之间的适应性同步问题,设计一个有效的适应性控制器,采用适应性控制的方法使得驱动网络和响应网络达到同步.通过Chua电路进行数值模拟,验证了该方案的有效性.     

复杂动力学网络的有限时间外部同步

研究了两个耦合复杂动力学网络的有限时间外部同步问题。设计了连续的有限时间控制器,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,得到了复杂动力学网络实现有限时间外部同步的充分条件。最后,数值模拟验证了理论结果的正确性,并通过数值模拟分析了控制参数对网络同步时间的影响。     

Hybrid Synchronization of Fractional-Order Complex Networks Model via Fractional Order Controller

基于分数阶控制器的复杂网络混合同步

丁大为,孔娜娜,王年,梁栋

（安徽大学 电子信息工程学院,合肥 230601）

创新点说明：

1）研究了由分数阶超混沌节点构成的驱动-响应复杂网络混合同步问题,即驱动-响应网络的外同步和每个网络的内同步。

2）通过引入分数阶控制器,实现了具有分数阶超混沌节点的两个耦合复杂网络混合同步。

将发生在一个耦合网络的同步称为内同步,两个耦合网络之间的同步称为外同步。一般来说,内同步被认为是复杂动态网络的典型同步方式,即在一个网络内所有节点的同步,已被广泛研究。另一方面,两个复杂网络之间的外同步,也已被讨论。然而,内同步和外同步在上述的研究中没有同时讨论。如今,复杂网络的混合同步在我们的日常生活中无处不在。一个重要的例子,传染性疾病在不同社区之间和同一社区之间的传播。因此,如何实现两个网络的混合同步,即每个网络的内同步和两个不同网络的外同步,是非常有趣和必要的工作。最近,混沌或超混沌系统的混合同步引起了不少的关注,而这些研究是利用不同的控制方法实现的混合同步,两个耦合网络的混合同步通过分数阶控制器还没有被研究过。为此,本文将针对分数阶控制器对两个耦合分数阶复杂网络进行混合同步控制研究。

研究目的：

本文主要研究了由分数阶超混沌节点构成的驱动-响应复杂网络混合同步问题。通过引入控制器,实现两个耦合分数阶复杂网络的混合同步,即包括两个网络的外同步和每一个网络的内同步。

研究方法：

通过引入分数阶控制器,研究了具有分数阶超混沌节点的两个耦合复杂网络混合同步问题。基于Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变性原理,提出了两个耦合网络混合同步的一些充分条件。最后给出分数阶超混沌Lorenz系统的内同步和外同步实验仿真说明理论分析的正确性。

结果：

理论分析表明,在一些合适的条件下,两个耦合网络可以达到混合同步,即驱动-响应网络的外同步和每个网络的内同步。在实验部分给出了分数阶超混沌Lorenz系统的数值模拟,证明了所提出方法的有效性。

结论：

本文提出一个分数阶控制器和超混沌复杂网络的混合同步定律。根据Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变性原理,获得两个耦合网络混合同步的一些充分条件。在适当条件下,两个耦合分数阶复杂网络可以实现混合同步：驱动网络和响应网络之间的外同步,驱动网络和响应网络的内同步。 最后,分数阶超混沌Lorenz系统的数值模拟验证了理论分析的正确性。

关键词：混合同步;复杂网络;分数阶控制器;Lyapunov稳定性理论;LaSalle不变性原理

     

On PID control for synchronization of complex dynamical network with delayed nodes

Over the past two decades, synchronization, as an interesting collective behavior of complex dynamical networks, has been attracting much attention. To reveal and analyze the inherent mechanism of synchronization in complex dynamical networks with time delays in nodes, this paper attempts to use PD and PI control protocols to achieve synchronization. Based on a classical network model, we investigate the PD and PI control for synchronization of complex dynamical networks with delayed nodes and obtain some sufficient conditions. By using Lyapunov functions and appropriate state transformations, we prove that global synchronization can be achieved via the above control protocols. Finally, some simulation examples are illustrated to validate the effectiveness of the proposed theoretical results.