基于两步控制策略的混沌系统全局有限时间同步

本文研究了无刷直流电机(brushless direct current motor,BLDCM)混沌系统的全局有限时间同步问题.利用混沌吸引子的有界性,提出了两步控制策略.首先不施加控制,让主–从混沌系统各自的轨迹收敛到各自的吸引子中,并估计了吸引子的界和收敛时间;再对收敛到吸引子的从系统施加状态误差反馈控制,根据有限时间稳定性理论,得出该控制器在满足一定条件时,两个相同的混沌系统可以快速达到有限时间同步.这种方法在主从系统的初始值相差很大的情况下可以大大减少控制成本,并且可以并估计同步时间.文章最后用仿真结果验证了所得判据的可行性和有效性.     

主-从自治海上航行器有限时间同步运动控制

研究主-从自治海上航行器有限时间同步运动问题, 提出一种可实现主-从自治海上航行器的位置、姿态、线速度、角速度、线加速度和角加速度等运动状态有限时间同步的连续状态反馈控制方法. 首先, 通过建立主、从自治海上航行器的动力学模型, 给出了主-从同步运动控制方案; 然后, 采用齐次系统有限时间稳定性理论, 为从自治海上航行器设计了一种连续状态反馈控制器, 以及在该控制器下实现主-从自治海上航行器有限时间同步运动的充分性判据, 并通过实例仿真进行了验证.     

主-从自治海上航行器有限时间同步运动控制

研究主-从自治海上航行器有限时间同步运动问题,提出一种可实现主-从自治海上航行器的位置、姿态、线速度、角速度、线加速度和角加速度等运动状态有限时间同步的连续状态反馈控制方法.首先,通过建立主、从自治海上航行器的动力学模型,给出了主-从同步运动控制方案;然后,采用齐次系统有限时间稳定性理论,为从自治海上航行器设计了一种连续状态反馈控制器,以及在该控制器下实现主-从自治海上航行器有限时间同步运动的充分性判据,并通过实例仿真进行了验证.     

非连续Lur’e时滞网络的有限时间聚类同步与自适应控制

本文主要研究一类由非恒同非连续Lur’e系统耦合而成复杂动态网络的自适应有限时间聚类同步问题.首先,通过引入Filippov微分包含理论和测度选择定理,本文设计了一类有效的牵制反馈控制器,该控制器只控制当前聚类中与其他聚类有直接连接的部分节点.为了有效节省控制成本,本文基于反馈控制强度设计了一类自适应更新定律以获取实现网络同步的最优控制强度.其次,利用有限时间稳定性理论和Lyapunov稳定性定理,本文得到时变时滞耦合和非线性耦合Lur’e网络实现有限时间聚类同步的判定条件,并给出该网络达到聚类同步的收敛时间估计.最后,通过一个算例仿真验证了本控制方案和同步判据的有效性及正确性.     

非均匀气隙永磁同步电机的有限时间混沌同步

针对非均匀气隙永磁同步电机(PMSM)混沌系统,提出一种改进的主动有限时间同步控制器.该控制器首先利用主动控制来实现动态误差系统非线性项和线性项的近似解耦,再通过有限时间稳定控制来实现驱动系统和相应系统的有限时间同步.通过仿真实验,验证了该控制器比传统的控制器具有更强的鲁棒性和快速响应能力.     

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。     

基于积分滑模控制的非理想变时滞 神经网络有限时间同步

研究一类非理想变时滞神经网络的有限时间同步问题.首先,利用驱动-响应概念推导误差系统,并运用同步误差构造一个合适的积分滑模流型,若误差系统的状态轨迹在有限时间内到达滑模面,则同步误差将随其后在有限时间内收敛于零.然后,结合神经元激活函数的约束条件,设计一种合适的滑模控制器,根据所设计的控制器和Lyapunov稳定性理论,误差系统的状态轨迹能够在有限时间内到达滑模面,从而非理想变时滞神经网络的有限时间同步能够实现.最后,通过数值仿真结果验证所提出设计方法的有效性.     

基于有限时间系统同步的自治水下航行器回收控制

基于主-从系统状态同步的思想,提出了母艇在平面运动中回收自治水下航行器（Autonomous underwater vehicle,AUV）的一种控制方法. 在给出母艇和自治水下航行器的动力学模型基础上,建立了自治水下航行器（从系统）接收母艇（主系统）的状态信息并控制自身接近母艇的主从控制方案,使母艇自主回收水下航行器的问题转化为两者的运动状态同步问题. 利用有限时间稳定性理论,设计了一种在常值海流扰动影响下,自治水下航行器能够在有限时间内被母艇回收的滑模控制器,理论证明和仿真实例证实了该控制器的有效性.     

混沌系统的有限时间滑模同步控制

采用滑模控制的方法,研究了两个不同的带有不确定性和外部扰动的混沌系统之间的同步问题。基于Lyapunov稳定性理论和有限时间滑模控制方法,设计了终端滑模控制器来实现两个混沌系统的同步。在设计控制器过程中提出了一个新的非奇异的终端滑模面,并证明它能在有限时间内收敛于零平衡点。通过数值仿真验证了所设计的控制器的有效性。     

基于有限时间观测器的离散系统混沌同步

本文基于驱动–响应模型针对一类离散时间混沌系统提出了一种基于有限时间观测器的同步方法. 首先, 将混沌系统写成具有未知输入的线性系统形式. 随后, 给出了观测器匹配条件和强可观条件. 在观测器匹配条件的 假设下, 通过适当的状态变换, 给出了具有降维形式的有限时间观测器设计框架使得该观测器不再受到未知输入的 影响. 然后, 证明了强可观条件结合观测器匹配条件可以保证一个有限时间观测器的存在, 该观测器可以使得响应 系统达到对驱动系统的精确同步, 且达到同步所需要的时间可以任意设定, 不受观测器系统矩阵极点配置和初值条 件的影响. 最后, 给出了两个混沌系统的例子验证了所提方法的有效性.     

Robust Finite-time Synchronization of Non-identical Fractional-order Hyperchaotic Systems and Its Application in Secure Communication

This paper proposes a novel adaptive sliding mode control (SMC) method for synchronization of non-identical fractional-order (FO) chaotic and hyper-chaotic systems. Under the existence of system uncertainties and external disturbances, finite-time synchronization between two FO chaotic and hyperchaotic systems is achieved by introducing a novel adaptive sliding mode controller (ASMC). Here in this paper, a fractional sliding surface is proposed. A stability criterion for FO nonlinear dynamic systems is introduced. Sufficient conditions to guarantee stable synchronization are given in the sense of the Lyapunov stability theorem. To tackle the uncertainties and external disturbances, appropriate adaptation laws are introduced. Particle swarm optimization (PSO) is used for estimating the controller parameters. Finally, finite-time synchronization of the FO chaotic and hyper-chaotic systems is applied to secure communication.      

Synchronization of Multi-links Memristor-Based Switching Networks Under Uniform Random Attacks

A variety of influence factors are common to the support networks which are used as cyber-physical systems. In this paper, we consider the problem of finite-time and exponential synchronization for the memristor-based switching networks (MSNs) with multi-links and multiple time-varying delays under uniform random attacks via asymptotic controller and adaptive controller. We propose a more general system model and utilize an analytical method which is different from the classical analytical techniques like set-valued mappings technique and differential inclusions to preprocess the MSNs to a class of switching networks with some uncertain parameters. Then, based on appropriate Lyaponov functionals and linear matrix inequality, several useful criteria ensuring the finite-time synchronization or asymptotic synchronization of MSNs with multi-links and time-varying delays under uniform random attacks via designed control law are obtained. Finally, two numerical examples are designed to show the feasibility and the correctness of our proposed results.     

Finite-time Synchronization of a Class of Coupled Memristor-based Recurrent Neural Networks: Static State Control and Dynamic Control Approach

This paper investigates the problem of the finite-time synchronization of a class of coupled memristor-based recurrent neural networks (MRNNs) with time delays. Based on the drive-response concept and differential inclusions theory, several sufficient assumptions are given to ensure the finite-time synchronization of MRNNs. In order to realize the finite-time synchronization between the drive system and the response system, we design three classes of novel control rules such as static state controller, static output controller, dynamic state controller. Using the theory of differential inclusion, a generalized finite-time convergence theorem and Lyapunov method, the conditions herein are easy to be verified. Moreover, the upper bounds of the settling time of synchronization are estimated and the designed dynamic state controllers have good anti-interference capacity. Finally, two numerical examples are presented to illustrate the effectiveness and the validity of theoretical results.

     

The Optimization of Control Parameters: Finite-time and Fixed-time Synchronization of Inertial Memristive Neural Networks with Proportional Delays and Switching Jumps Mismatch

This thesis’s object is inertial memristive neural networks (IMNNs) with proportional delays and switching jumps mismatch. Different from the traditional bounded delay, the proportional delay will be infinite as t → ∞. The finite-time synchronization (FN-TS) and fixed-time synchronization (FX-TS) can be realized with the devised controllers for the drive-response systems (D-RSs). Along with the Lyapunov function and some inequalities, the synchronization criteria of D-RSs are given. This paper presents an optimization model with minimum control energy and dynamic error as objective functions, aiming to obtain more accurate and optimized controller parameters. An intelligent algorithm: particle swarm optimization with stochastic inertia weight (SIWPSO) algorithm is introduced to solve the optimization model. Meanwhile, an integrated algorithm for selecting optimal control parameters is presented as well. In this method, the optimal control parameters and the setting time of synchronization can be obtained directly. At last, some simulations are presented to verify the theorems and the optimization model.

     

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．     

利用部分状态反馈的统一混沌系统的混沌同步

通常混沌同步控制器的设计大都需要全部状态或多个输入,对此利用Lyapunov函数和一些不等式技巧,给出一种新的同步控制器设计方法.该方法仅使用一个输入一个状态反馈,或仅使用两个输入一个状态反馈设计Lorenz混沌系统和Unified混沌系统的同步控制器,实现了二者全局指数混沌同步.该控制器只需一个状态变量,结构简单,实现容易,而且所给算法减小了参数选取的保守性.算例仿真结果表明了所给方法的有效性.