PWM型DC/DC变换器中混沌控制的仿真研究

该文研究如何利用OGY混沌控制技术来消除DC/DC变换器的混沌状态.首先利用数据采样方法得到系统的离散模型,利用计算机技术由该离散模型进行可以得到系统的分叉图,从分叉图中可以看到DC/DC变换器发生了混沌、分叉等非线性现象,然后从理论上说明了如何利用OGY混沌控制策略把工作在混沌状态的DC/DC变换器控制到周期状态,最后利用计算机对DC/DC变换器进行仿真研究,仿真结果证明了该文中基于OGY方法DC/DC变换器混沌控制策略的有效性.     

PWM型DC/DC变换器的Washout滤波器混沌控制方法

研究如何利用Washout滤波器控制技术来控制PWM型DC/DC变换器中的混沌现象．首先分析了利用Ott-Grebogi-Yorke(OGY)方法对DC/DC变换器进行混沌控制存在的不足， 然后以Hénon系统为例说明了如何利用Washout滤波器进行混沌控制．最后,应用Washout滤波器对两种采用不同控制策略的DC/DC变换器实施控制,将其从混沌状态控制到周期状态．理论分析和计算机仿真表明，该控制技术不但可以很好用于DC/DC变换器中的混沌控制，而且能够克服OGY方法的不足．     

基于变结构思想的OGY同步控制器

为扩展混沌控制方法在混沌同步中的应用, 设计了一种基于变结构思想的Ott-Grebogi-Yorke(OGY)同步控制器. 基于变结构控制的思想, 将OGY混沌控制方法进行了扩展, 通过误差系统近似的线性模型寻找合适的稳定流形, 进而通过变结构控制器将误差系统的轨迹控制到稳定流形上面, 实现混沌系统的同步. 这种变结构控制策略使得OGY方法可以应用到混沌同步当中. H′enon映射的仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

单自由度齿轮系统的混沌控制

考虑一类单自由度齿轮动力学系统,其动力学方程表示为一个分段线性二阶微分方程.首先利用变步长龙格-库塔法求解其动力学响应,得到分岔图、相图和Lyapunov指数图;其次采用打靶法得到嵌入混沌吸引子中的不稳定周期1、2、4和6轨道;最后基于OGY方法把系统的混沌运动控制到上述轨道.研究表明OGY方法成功地实现了对单自由度齿...     

基于状态反馈和参数调整稳定混沌系统的不稳定平衡点

针对OGY方法需要预先找到系统的一个可调参数的不足，基于状态反馈和参数调整，提出了稳定混沌系统不稳定平衡点的一种简单控制方法．根据线性控制理论选择控制参数，并研究了设计控制参数的准则．该方法不需系统的动力学知识，也不需要系统内部的任何控制参数．仿真结果验证了该方法的有效性．     

混沌态电流模式Buck-Boost开关变换器的OGY控制

从电流模式Buck-Boost开关变换器周期 1状态的频闪采样离散时间迭代映射数学模型出发，提出了一种混沌态电流模式Buck-Boost开关变换器吸引子中不稳定周期 1轨道的确定方法．根据OGY控制的原理和思想，推导出OGY控制矢量的取值范围，以此为依据选择控制矢量，实现了对混沌态的电流模式Buck-Boost开关变换器相空间中的一条不稳定周期 1轨道的稳定控制．     

电压模式Buck变换器混沌建模与控制研究

DC-DC变换器混沌现象与控制是复杂的非线性问题,而大部分该问题的仿真模型也是抽象的数学模块仿真模型.为了方便直观地研究,利用Matlab中simulink电路仿真模块建立了电压模式Buck变换器电路仿真模型.推导获得了变换器非线性系统的精确离散模型,并在经典OGY方法的机理上,给出了应用上述方法控制变换器混沌状态的控制序列.结合所建电路仿真模型仿真分析Buck变换器由周期分岔直至混沌与OGY控制混沌回到稳定的一周期轨道的过程.仿真结果表明,所建仿真模型准确而直观地验证了离散模型的正确性及OGY方法的有效性.     

基于预测控制的混沌系统参数微调控制方法

本文将预测控制理论引入混沌系统的控制研究中，提出一种基于预测控制的混沌系统参数微调控制方法，通过对控制参数进行微调，将模型未知时的混沌运动稳定到系统的不稳定不动点处．与现有同类方法相比，本控制系统具有快得多的响应速度，需要较短的时间就能实现混沌系统的控制．本方法能够控制超混沌系统，算法简便，控制算法的收敛性和控制系统的稳定性能够保证，理论分析和仿真实验都表明了本方法的有效性．     

混沌控制综述

混沌和混沌控制是非线性动力学的新理论和新的研究领域.混沌运动是非线性动力学系统所产生的复杂的不规则行为,它普遍存在于自然界的各个领域中.该文介绍了混沌的产生、特点及混沌控制的发展以及研究思想,对混沌控制的不同策略进行综述.重点阐述了OGY方法的思想、原理和特点,对自适应控制方法、连续反馈控制法、神经网络法等作了介绍,对今后可能存在的困难提出了一些见解,指出混沌控制应用前景和研究方向.     

一个新混沌系统的自适应滑模变结构控制

研究了一个新混沌系统的控制问题．基于自适应滑模变结构控制的方法，用该控制律，即使系统存在输入饱和及外界扰动，也可以将混沌系统的状态渐进稳定到指定的平衡点．该控制律对外界扰动俱有鲁棒性．数字仿真表明，其控制效果极好．     

Nonlinear Analysis and Attitude Control of a Gyrostat Satellite with Chaotic Dynamics Using Discrete‐Time LQR‐OGY

Quasi‐periodic and chaotic behavior, along with the control of chaos for a Gyrostat satellite (GS), is investigated in this work. The quaternion‐based dynamical model of the GS is first derived, and then the influences of the reaction wheels in the GS structure, under the gravity gradient perturbation that causes a route to chaos through quasi‐periodicity mechanism, is investigated. For the suppression of chaos in the system, a chaos control system with the quaternion feedback is designed for the GS based on the extension of the Ott‐Grebogi‐Yorke (OGY) method using the linearization of the Poincaré map. In the extended OGY controller, the Poincaré map is estimated using the Least Square Support Vector Machine (LSSVM) technique. After linearization of the Poincaré map, the Discrete‐time Linear Quadratic Regulator (DLQR) is applied on the linearized Poincaré map, making the DLQR‐OGY controller for chaos. The DLQR‐OGY control system stabilizes the orbits to the fixed points providing a small control input signal, which leads to a decrease in the control effort and energy consumption in the GS system.     

六辊UC轧机的OGY混沌控制对策

利用ＯＧＹ控制方法,对文献［１］提出的六辊ＵＣ轧机轧过程中板形描述量具有混沌特性及迭代模型进行了混沌控制,解决了文献［１］提出的“反混沌机制”的设想,为从根本上提高六辊ＵＣ轧机的轧制精度提供了一种新的控制思想。     

一类混沌系统的非线性反馈控制

基于微分动力学的不稳定流形定理,针对二维离散混沌动力系统,用不稳定流形的了函数逼;近系统。采取微扰控制方式,得出非线性反馈控制规律,稳定双曲平衡点。与ＯＧＹ方法相比,增大了控制收敛区域,减少了迭代次数,并以Ｈｅｎｏｎ映射为例验证了所提出方法的有效性。     

Controlling chaotic dynamical systems

We review the major ideas involved in the control of chaos. We present the Ott-Grebogi-Yorke (OGY) method of controlling chaos, which is a particular case of the pole placement technique, but which is the one leading to the shortest time to achieve the control of chaotic systems. Implementation using only measured time series in experimental settings is also described.     

Controlling Chaos and Neimark–Sacker Bifurcation in a Host–Parasitoid Model

In this paper, a new density‐dependent host–parasitoid model is proposed. The modification is based on density‐dependent factor by introducing Hassell growth function in host population. Moreover, the permanence of solutions, existence and uniqueness of positive equilibrium, local asymptotic stability and global behavior of the positive equilibrium point are also investigated. It is demonstrated that system endures Neimark–Sacker bifurcation for wide range of bifurcation parameter. In order to control chaos due to emergence of Neimark–Sacker bifurcation, two feedback control strategies, that is, OGY and hybrid control methods are implemented. Finally, all mathematical analysis, particularly, Neimark–Sacker bifurcation, chaos control strategies, and global asymptotic stability of unique positive point are verified with the help of numerical simulations.     

鳍-水舱综合减摇混沌系统控制方法研究

针对船舶减摇问题,对综合减摇系统动力学模型方程进行分析,可知该系统为混沌系统。利用相图与Lyapunov指数谱分析方法,验证该系统在特定条件下的混沌行为,通过选取合理受控参数,利用非线性反馈控制方法使系统的混沌行为得到有效控制。该方法使系统混沌动力学行为得到了改善,并保留了系统原有的动力学特性。将混沌搜索算法与蚁群算法相结合,实现对PID控制参数寻优,使混沌蚁群算法不仅具备较强全局优化能力,与此同时,系统的收敛速度得到提高,该控制系统的性能得到增强。     

Control of Chaos: Methods and Applications. I. Methods

The problems and methods of control of chaos, which in the last decade was the subject of intensive studies, were reviewed. The three historically earliest and most actively developing directions of research such as the open-loop control based on periodic system excitation, the method of Poincare map linearization (OGY method), and the method of time-delayed feedback (Pyragas method) were discussed in detail. The basic results obtained within the framework of the traditional linear, nonlinear, and adaptive control, as well as the neural network systems and fuzzy systems were presented. The open problems concerned mostly with support of the methods were formulated. The second part of the review will be devoted to the most interesting applications.     

非线性系统模糊神经网络控制的改进策略

针对以模糊神经网络自适应方法为核心的不确定非线性系统控制问题, 以常规静态模糊神经网络控制结构为基础, 分别就控制器、辨识器及优化算法3个方面展开改进研究. 以一种改进结构的动态PID型模糊神经网络为控制器, 最小二乘支持向量机为辨识器构成控制系统. 利用带混沌搜索的量子粒子群算法离线优化结合在线误差反传微调的寻优策略优化控制器参数, 带混沌扰动的粒子群离线优化支持向量机的核参数, 并通过对系统稳定性的讨 论将改进的控制系统逐步完善. 对某热交换对象模型的数值仿真验证了该改进方法的可行性和有效性.