一类非自治混沌系统的自适应脉冲同步

研究了一类具有未知Lipschitz常数的非自治混沌系统的自适应脉冲同步问题.首先基于Lyapunov稳定性理论、自适应控制理论及脉冲控制理论设计了自适应控制器、脉冲控制器及参数自适应律,然后利用推广的Barbalat引理,理论证明响应系统与驱动系统全局渐近同步,并给出了相应的充分条件.两个数值仿真例子表明本方法的有效性.     

基于脉冲同步的混沌保密通信系统

介绍了脉冲混沌同步的基本原理,提出了基于脉冲同步的一般化混沌保密通信系统。针对该系统存在的传输时间帧拥堵问题,提出一种“信息感应”脉冲同步系统。该系统中有用信息被嵌入在发射端的同步脉冲里,在接收端再通过这些脉冲被感应出来,解决了时间帧拥堵的问题。     

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。     

参数完全未知的不同混沌系统的尺度与混合同步

本文研究了具有不确定参数的Chen系统与Yang系统之间的尺度与混合同步.基于Lyapunov稳定性理论,首先提出一些充分条件来同步具有一个自由尺度因子的上述两个系统.尺度因子的自由性使其在安全通信方面非常有用,并且最关键的步骤是设计一个新的带有参数估计更新律的自适应控制器.在无需参数的先验信息的条件下,本文从理论上严格证明所提的尺度同步方案,并且通过大量的数值模拟来验证其有效性.最后,证明上述所提出的同步策略也适合于异结构混沌系统的混合同步.     

基于条件李亚普诺夫指数的混沌系统的脉冲同步研究

基于条件李亚普诺夫指数,对混沌系统的脉冲同步形式和同步范围进行了研究,突破了传统的基本假设．计算机仿真证明了该方法的有效性和正确性．此外,作为该方法的重要基础,本文给出脉冲同步系统的条件李亚普诺夫指数计算方法．     

基于参数辨识的自适应时滞混沌系统同步

在同步控制器的研究中,估计系统的未知参数是实现混沌同步必须解决的关键技术,研究参数不确定情况下为了时滞混沌系统的同步.根据Lyapunov-krasovskii泛函理论,研究了一类参数不确定的多维时滞混沌系统同步问题.采用参数辨识与自适应技术,通过数学推导证明,分别设计了时滞同步控制器和参数自适应律.以三维和四维时滞混沌系统为例,通过仿真,证明系统能达到较满意的同步效果,并且未知参数能够得到较好的辨识,说明设计方法具有有效性和普适性.     

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。     

基于自适应同步的混沌调制保密通信

针对基于参数调制的自适应混沌保密通信问题,设计一种自适应混沌响应系统,将信息信号调制到混沌系统的某个参数中,通过构造自适应参数辨识与单个自适应控制器,实现混沌系统的同步与参数估计。在接收端,通过构造非线性滤波器,使信息信号有效恢复,实现保密通信。仿真结果表明,该系统同步性较好,解调信号逼近于信息信号,具有较强的保密性。     

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.     

基于参数自适应方法的统一混沌系统的同步控制

采用参数自适应控制方法，根据Lyapunov稳定性原理，通过构造适当的控制函数和设计参数的自适应控制律，分别实现了系统在不同确定参数和相同不确定参数两种情况下的统一混沌系统的同步导出在这两种情况下的统一混沌系统能实现同步的充分条件.相同不确定参数情况下的同步系统控制器结构更简单、同步性能更优．数值仿真证明了该方法的有效性．     

时滞混沌系统的参数辨识与自适应同步

研究了一类参数不确定的时滞混沌系统的自适应迟同步问题。基于Lyapunov-krasovskii泛函理论,分别设计了时滞同步控制器和参数自适应律。以系统为实验范例,通过实验仿真可知,该方案能使时滞混沌系统达到较满意的同步效果,并且未知参数能够得到较理想的辨识,在实际应用中具有普适性和可行性。     

Adaptive Impulsive Observers for a Class of Switched Nonlinear Systems with Unknown Parameter

This work investigates and solves the design of adaptive impulsive observers for a class of uncertain switched nonlinear systems with unknown parameter. Sufficient conditions are derived for designing such observers for each subsystem to reconstruct asymptotically and update system states in real time. The state observer is represented in terms of impulsive differential equations. The parameter estimation law is modelled by an impulse‐free, time‐varying differential equation associated with the impulse time sequence in order to determine when the observer estimated state is updated. The asymptotic convergence to zero of the observation errors is established by applying the method of multiple time‐varying Lyapunov functions. Sufficient conditions are derived that guarantee the convergence of parameter estimation. An example of switched Lorenz system along with numeric and simulation results is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

具有信道时延的混沌神经网络脉冲同步

由于控制脉冲只是在特定的时间序列产生,使得同步系统中所需的驱动系统信息和能量减少,从而给混沌系统同步设计带来巨大方便。但是,由于实际电路中器件的切换速度有限且内在通讯需要时间。在通信网络中将不可避免地产生时延。因此,现有的一些同步方法将无法实现。针对这种情况,提出了一种基于脉冲控制的混沌神经网络同步策略。在该策略中考虑了信道时延带来的影响,并设计了控制器实现两个混沌神经网络的同步。计算机仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

刘氏混沌系统的同步控制

以稳定性理论为基础，针对刘氏混沌系统，给出两种不同的同步方法。第一种方法是一种混合同步方法，即在响应系统的耦合函数中同时设计线性与非线性反馈函数。第二种方法，利用H∞自适应同步思想，构造性地得到刘氏混沌系统的一个H∞自适应同步控制器。理论分析表明这两类控制器的构造都是正确的，通过对误差系统的误差进行仿真分析，从图形上就能得到驱动系统和响应系统状态变量误差的绝对值之和能在短时间趋于零，从而说明这两类控制器的有效性。     

非线性系统参数估计及与之对偶的自适应控制

非线性系统参数估计及与之对偶的自适应控制侯忠生,韩志刚（东北大学自控系沈阳１１０００６）（黑龙江大学应用数学研究所哈尔滨１５００８０）关键词：非线性系统,参数估计算法,自适应控制算法,收敛性,对偶性．１引言近十几年来,非线性系统自适应控制的研究非常活...     

State Estimation of Stochastic Impulsive System Via Stochastic Adaptive Impulsive Observer

This paper develops stochastic adaptive impulsive observer (SAIO) for state estimation of stochastic impulsive systems. Proposed observer is applicable to linear and a class of nonlinear stochastic impulsive systems. In addition to stochastic noises, the observer considers effect of parametric uncertainty and estimates unknown parameters by suitable adaptation laws. Interestingly, for certain impulsive systems, SAIO gives continuous state estimations from a discrete sequence of system output measurements. New theorems related to stochastic impulsive systems' boundedness are also developed and utilized to prove the boundedness of SAIO state estimation errors. Presented simulation results illustrate the effectiveness of the observer.