对混沌自适应控制方法的控制强度的讨论

在对非线性动力学系统的混沌行为进行自适应控制时需要适当选取控制强度，要将原系统线性化，线性化过程中要引出一线性方程组的系数矩阵一一控制矩阵。文中证明当控制强度取自与该矩阵的复数本征值相对应的数值范围时，可得到高的控制精度和较快的控制速度；给出了以上结论的数学证明和对Ｈｅｎｏｎ映射的控制过程实例的数值上的分析。     

自适应方法控制混沌超混沌系统同步的研究

本文采用面向在适应控制地四阶混沌、超混沌系统的同步控制回顾进行了研究。理论分析及计算机模拟表明：只有选择使系统可控的控制参数、同步控制才有可能实现,进行超混沌系统同步控制时,组合系统的条件Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数大于零敢可以实现同步控制。     

离散混沌系统的参数自适应控制

提出多重参数离散混沌系统的参数自适应控制的新方法,利用可调系统与参考模型之间的耦合关系,给出基于系统变量作为观测量的参数自适应控制算法,采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数方法证明了参数控制系统是渐近稳定的。仿真结果表明文中给出的控制算法具有较快的收敛速度,并讨论了系统参数是非线性形式的一般系统及其不确定的外界噪声扰动对系统的影响。     

统一混沌系统的自适应控制同步

基于Pecora-Carroll混沌同步原理和参数自适应控制策略,提出一种单参数统一混沌系统的自适应同步控制方法;推导出实现不同参数、不同初值的两统一混沌系统同步的参数自适应控制律和同步条件;研究了确定控制常数边界和范围的方法,并讨论了控制常数对同步性能的影响.理论分析和数值仿真表明,选择合适的控制常数,可实现两统一混沌系统的大范围渐近稳定同步.     

不确定混沌系统的模糊自适应控制

根据动态系统的输入输出数据，研究不确定混沌系统的建模及控制问题。利用高斯模糊隶属函数和最小二乘法，提出一种新的不确定混沌系统的智能模糊建模及其自适应控制策略。理论分析和仿真结果表明，采用所提出的控制方法建模拟合精度高，控制响应速度快，且具有良好的鲁棒性。     

一类超混沌系统的自适应控制同步算法

本文运用理论分析与仿真实验相结合的手段,研究了一类超混沌系统的自适应控制同步问题。所研究的超混沌系统为一含负电容的四阶自治超混沌电路。运用自适应控制原理,针对所给出的超混沌系统设计了超混沌自适应控制算法。运用线性化方法及稳定性理论,将自适应控制同步问题转化为误差的稳定性问题。对控制算法中关键参数的选取进行了理论分析,在此基础上,对控制算法进行数值仿真验证,结果表明了所设计超混沌自适应控制器的有效性。     

连续混沌系统控制与同步的自适应方法

提出一种能大范围实现连续混沌系统控制与同步的连续自适应控制器。无论驱动系统处于何种状态 ,在连续自适应控制器控制下均可使响应系统按驱动系统给定轨道演化。该连续自适应控制器对系统参数不匹配及噪声干扰具有一定的鲁棒性。蔡氏电路混沌系统的数值仿真说明了所提出方法的有效性     

连续混沌系统自适应同步控制器设计

本文设计了一种能实现连续时间混沌系统同步的自适应连续控制器．无论驱动系统 处于何种状态,在自适应连续控制器的控制下都可使响应系统按照驱动系统给定的轨道演化 ．该自适应连续控制器对系统参数不匹配及噪声干扰具有一定的鲁棒性．最后以蔡氏电路混 沌系统为例进行的数值仿真说明了本文提出方法的有效性．     

一类受迫振荡混沌系统的自适应控制

针对一类受迫振荡混沌系统,提出了一种普遍适用的自适应控制方法,给出了自适应控制器及参数自适应律的设计方法.基于Lyapunov稳定性理论,证明了系统的稳定性.仿真实验表明,本文所提方法避免了混沌系统中除受迫振荡项外的不确定参数的影响,实现了一类混沌系统的有效控制及受迫振荡项参数的准确辨识,方法具有良好的可实现性和工程应用价值.     

混沌优化与模糊控制在混沌控制中的应用

为了解决延迟反馈控制中参数难以选取的问题,将混沌优化和模糊控制的方法应用到混沌系统的延迟反馈控制中,采用混沌优化方法确定出延迟反馈控制的延迟时间,利用模糊控制技术确定出控制刚度等参数,从而得到延迟反馈控制方法的参数.同时,利用本文算法,可以一次确定出混沌系统的多个不稳定周期轨道的周期.仿真结果验证了本文算法的有效性.     

Chaotic satellite attitude control by adaptive approach

In this article, chaos control of satellite attitude motion is considered. Adaptive control based on dynamic compensation is utilised to suppress the chaotic behaviour. Control approaches with three control inputs and with only one control input are proposed. Since the adaptive control employed is based on dynamic compensation, faithful model of the system is of no necessity. Sinusoidal disturbance and parameter uncertainties are considered to evaluate the robustness of the closed-loop system. Both of the approaches are confirmed by theoretical and numerical results.     

一种基于混沌和独立成分分析的自适应多重数字水印算法

采用混沌和独立成分分析技术,提出了一种在小波域自适应嵌入多重数字水印的算法。首先根据一个混沌标签序列从原图像中抽取一子图像,并对其进行小波分解,然后将多个互相独立的混沌水印信号依次嵌入到子图像的中频小波系数中,并自适应确定嵌入强度。根据Newman-Pearson准则检测水印是否存在,若存在,采用独立成分分析的方法提取出水印并进一步判断是否为原始水印。水印的检测与提取过程都不需要原始图像。仿真结果表明该算法对各种常见的攻击有着良好的鲁棒性,有效地解决了数字产品的多著作权问题。     

永磁同步电动机的有限时间自适应混沌控制

针对永磁同步电动机（PMSM）的混沌吸引子现象以及研究中只能实现平衡状态的周期点的混沌同步控制问题,提出了一种基于自动控制理论与有限时间控制原理的零误差系统算法。首先,通过已建立的PMSM的数学模型,经过数学公式转化得到PMSM各状态变量与其预期设定值之间形成的误差系统模型;然后,利用李雅谱诺夫稳定性理论,对所形成的误差系统模型进行同步控制器与校正率的设计,并证明误差系统在有限时间内快速地收敛至零点;最后,对误差系统施加干扰量,对算法进行鲁棒性分析。理论与仿真结果表明,所提出的算法能实现误差系统到达零点后仍一直维持在零点的平衡状态,有效地抑制PMSM系统中混沌吸引子现象的产生,灵活地调整PMSM的输入输出,在确保PMSM正常运转的基础上,PMSM系统对不定性参量与外部扰动量具有良好的鲁棒特性。     

结合混沌预测的改进的OGY 控制方法

提出一种结合混沌预测的改进的OGY方法，首先对OGY方法进行了改进，使其可以稳定一个混沌系统到不同的目标点，然后利用混沌的相空间预测算法，得到系统的状态估计值，进而得到控制量，使混沌系统能较快地进入其控制区间。与通常的混沌控制方法相比，该方法大大加快了混沌系统的稳定过程，仿真结果表明，该方法是有效的。     

基于变刚度自适应导纳机制的机械臂恒力控制

工业机械臂在诸如打磨抛光等接触式作业任务中对环境刚度信息存在一定的依赖性, 未知环境刚度信息将严重影响机器人的力位控制精度, 使得作业效果难以得到保证. 为解决环境信息不足或未知情况下的力/位置精确控制问题, 本文首先提出了一种新的自适应环境刚度在线估计方法, 针对时变的环境刚度进行实时估计, 由此预测生成后继的机械臂参考轨迹点, 随后提出了一种根据力跟踪误差实时调整末端工具手刚度系数的变刚度导纳恒力控制方法, 并结合李雅普诺夫稳定性理论给出了整体控制律的收敛性证明. 针对刚柔两种末端工具手和多种不同的曲面工件开展了实验研究, 并与传统PID控制方法和传统导纳控制方法进行了对比, 其结果表明本文所提出的复合控制方法可在不同工况条件下实现机器人运动过程中接触力的快速柔顺调节, 并获得4.55%以内的最优力控误差效果, 证明了本文所提出方法的有效性与可行性.     

参数自适应控制的混沌同步研究

在对同步系统特性分析的基础上,利用参数自适应控制混沌原理,提出了一种混沌系统在不同系统参数下的混沌同步方法.在参数自适应控制方程中,采用了分段控制与非线性反馈控制相结合的控制函数.通过选取合适的控制律和控制参数可以实现不同系统参数的两个 logistic映射的混沌同步.基于 Matlab软件的数值仿真的结果表明该方法是控制离散混沌系统同步化的一种快速有效的方法.     

采用自适应自回归小波神经网络的单步预测控制

针对非线性系统的控制问题,提出一种基于神经网络辨识的单步预测控制算法。算法在自回归小波神经网络的基础上,利用混沌机制消除了神经网络易陷入局部极值的缺点．采用自适应性学习率,提高神经网络的收敛能力和速度．以该神经网络为预测模型,引入输出反馈和偏差校正克服预测误差,以此构造一步加权预测控制性能指标。然后采用Brent一维搜索方法求取控制律,Brent法无需任何相关的导数信息,需调整的参数少,使得Brent法适合实时控制．仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性。     

Direct adaptive control using an adaptive reference model

Direct model reference adaptive control is considered when the plant-model matching conditions are violated due to large changes in the plant or incorrect knowledge of the plant's mathematical structure. Because of the mismatch, the plant can no longer track the original reference model, but may be able to track a modified reference model that still provides satisfactory performance. The proposed approach uses a time-varying ‘adaptive’ reference model that reflects the achievable performance of the changed plant. The approach consists of direct adaptation of state feedback gains for state tracking and simultaneous estimation of the plant-model mismatch. The reference model adapts to the changed plant, and is redesigned if the estimated plant-model mismatch exceeds a bound determined via robust stability and/or performance criteria. The resulting controller offers asymptotic state tracking in the presence of plant-model mismatch as well as matched parameter deviations.