Lauwerier映射的混沌控制

为了克服混沌控制外加激励或阻尼的方法在控制过程中改变了原系统动力学行为的缺陷,将OGY混沌控制方法与线性控制理论极点配置法相结合,建立了线性化映射,利用极点配置法选择依赖时间变化的控制参数的小扰动,提出了对Lauwerier映射的混沌运动进行控制的新方法.根据混沌运动的遍历性,在吸引子中嵌入不稳定的周期轨道,选取不稳定的周期-1和周期-2轨道作为控制目标,当相点运动到这些周期轨道附近时,对控制参数进行微小扰动,将不稳定轨道控制在相应的稳定轨道上,并分析了不同调节器极点对混沌控制时间的影响.研究结果表明:当两个极点分别取1/8和0时,系统经过230次迭代将不稳定的轨道控制在不动点;当两个极点分别取1/6和-1/4时,经过3 300次迭代才能实现混沌控制;该方法在混沌控制的过程中没有改变原系统的动力学性质.      

利用常数周期脉冲法控制耦合Ф^4映象的混沌运动

推广了常数周期脉冲方法对保守系统的混沌控制，将其应用到高维耦合连续映象保守系统一耦合Ф^4映象中，实现了对哈密顿系统的目标控制。通过计算相空间各混沌轨道的有限时间李雅普诺夫指数，得到有限时间收敛区，利用混沌轨道的有限时间收敛性，通过持续的常数周期脉冲扰动使混沌轨道的稳定片断构成一个周期轨道，从而实现对哈密顿系统的混沌控制。     

利用延迟反馈方法控制调速器系统的混沌

通过对机械式离心调速器系统增加一个延迟反馈控制器,利用它控制系统从混沌运动转化为周期运动.当该控制器的延迟时间等于系统的某一条不稳定轨道的周期时,就能将处于混沌状态的系统控制到相应的不稳定周期轨道上,并将该轨道稳定化.数值仿真表明了该控制方法在机械式离心调速器系统混沌控制中的有效性与可行性,将系统的混沌行为利用适当的控制强度控制到稳定的周期轨道.     

利用常数周期脉冲法控制耦合φ4映象的混沌运动

推广了常数周期脉冲方法对保守系统的混沌控制,将其应用到高维耦合连续映象保守系统—耦合Φ4映象中,实现了对哈密顿系统的目标控制。通过计算相空间各混沌轨道的有限时间李雅普诺夫指数,得到有限时间收敛区,利用混沌轨道的有限时间收敛性,通过持续的常数周期脉冲扰动使混沌轨道的稳定片断构成一个周期轨道,从而实现对哈密顿系统的混沌控制。     

平面2R机器人机构混沌运动的控制

应用混沌控制方法中的周期扰动参数方法有效地控制了平面2R机器人机构中的混沌运动．在周期扰动参数控制法中，外扰周期信号的频率和振幅是混沌控制成功与否的关键．通过计算系统的最大Lyapunov指数的符号与频率或振幅的关系，可以选取适当的频率和振幅，将系统的混沌运动转化为规则的周期运动．     

利用x|x|控制机械式离心调速器系统的混沌

通过对机械式离心调速器系统增加一个具有分段二次函数x|x|形式的非线性反馈控制器，利用它控制系统从混沌运动转化为周期运动．该控制器是一种活动控制器，它不影响原系统的参数，其结构简单且易于实现．数值仿真表明了该控制方法在机械式离心调速器系统混沌控制中的有效性与可行性，将系统的混沌行为利用适当的控制强度控制到稳定的周期轨道．     

机械式离心调速器系统的混沌及反馈控制

根据拉格朗日方程建立了机械式离心调速器系统的动力学方程，求出了系统的平衡点，利用系统的相图和Poincare映射图分析了系统的混沌形成过程．利用连续变量反馈方法实现了系统混沌的控制，将系统的混沌行为利用适当的控制强度控制到稳定的周期轨道．     

Chen系统及其混沌控制的研究

研究Chen系统的混沌运动,通过理论分析与数值计算分析系统基本动力学性质,并通过系统相图、全局分岔图与Lyapunov指数图分析该Chen混沌系统动力学行为.然后利用x…控制法、恒定外激励控制法对该混沌系统进行控制,将该混沌系统稳定到稳定的周期轨道上.     

Lorenz系统的混沌控制

研究了Lorenz系统的非线性动力学行为及稳定性，采用了延时反馈控制方法对Lorenz系统的混沌行为进行了控制，提出了一种预知控制目标结果的方法．并对控制方法的混沌控制过程进行了理论分析与数值仿真，得到了单周期、多周期轨道的控制结果．     

两自由度碰撞振动系统的混沌运动及控制

基于Poincaré映射方法和数值仿真,对一类两自由度碰撞振动系统的混沌运动进行了分析,在适当的参数条件下,该系统呈现概周期运动,参数的变化导致概周期不变环破裂产生混沌运动.然后运用外加正弦驱动力的方法控制该系统的混沌运动,数值仿真结果表明通过调节外加正弦驱动力可将系统的混沌运动控制到稳定的周期轨道上.     

A HOS-based blind signal extraction method for chaotic MIMO systems

A novel method to extract multiple input and multiple output （MIMO） chaotic signals was proposed using the blind neural algorithm after transmitting in nonideal channel. The MIMO scheme with different chaotic signal generators was presented. In order to separate the chaotic source signals only by using the sensor signals at receivers, a blind neural extraction algorithm based on higher-order statistic （HOS） technique was used to recover the primary chaotic signals. Simulation results show that the proposed approach has good performance in separating the primary chaotic signals even under nonideal channel.     

基于神经网络汽车空调的控制仿真与故障诊断

基于人工神经网络的自学习功能和能够表达复杂关系的特点,针对桑塔纳2000空调、冷却系统的控制关系建立了相关神经网络仿真模型并进行了仿真和故障诊断的研究。事实证明,神经网络技术是复杂车辆控制系统的控制关系分析和故障诊断的一种便捷、有效的方法。     

脉冲混沌神经网络的全局指数同步性

为研究脉冲神经网络的动力学行为,基于驱动-响应概念分析了两种具有可变时滞的脉冲混沌神经网络的全局指数同步性.假设激活函数满足严格单调递增,用神经网络的权系数、自反馈函数及激活函数构造不等式.根据向量Lyapunov函数理论,得到了驱动-响应系统全局指数同步充分条件的方程,即该方程小于0.数值仿真结果证明了该充分条件的正确性.     

基于RBF神经网络的混沌时间序列前后向联合预测模型

提出综合利用系统前向预测和后向预测对混沌时间序列进行建模,从物理学原理上解释了该模型相对于前向预测模型和后向预测模型的好处.计算机仿真结果表明:对于时间可逆性较好的混沌系统,前后向联合预测模型的建模性能比前向预测模型好,前向预测模型比后向预测模型预测性能好,但对于时间可逆性差的混沌系统,前后向联合预测模型的建模性能较前向预测模型略差,而后向预测模型比前向预测模型的预测性能差了很多.     

基于递归神经网络的预测模糊控制

为提高控制信息与实时状态的适应性，改善模糊控制品质，用传统模糊控制策略，根据当前时刻误差和预测误差变化值，预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差,用递归神经网络预报系统未来输出值的功能，采用双系统交替控制模式．系统中包含1个模糊控制器和1个递归神经网络，一个工作，另一个学习，使控制系统具有自适应性．仿真结果表明，与常规模糊控制相比，预测模糊控制使超调减小，调节时间缩短．     

量子混沌系统中的非定态对扰动的敏感性

从数值计算发现，对于自治的量子混沌系统，非定态的演化对于扰动非常敏感。除了进一步肯定以前对于非自制系统的结果外，还发现了一些新的现象。经过足够长的时间，即使扰动非常微弱，互作用表象中的矩阵元也要变成随机的分布。规则系统与混沌系统的差别非常显著。     

基于RBF神经网络模型的混沌背景下谐波信号提取

在混沌时间序列前后向联合预测模型的基础上,提出前后向联合迭代预测模型并将之用于混沌背景下谐波信号的提取.对前后向联合迭代预测模型与前向预测模型的仿真实验对比研究表明,在叠加谐波信号幅度和频率不过小的情况下,前后向联合迭代预测模型在连续类混沌背景下的谐波信号提取性能较前向预测模型好,而在离散类混沌背景下的谐波信号提取效果都很差,但仍可用于检测微弱谐波信号.     

小净距隧道开挖围岩压力的混沌神经网络模型预测

隧道围岩压力是分析围岩稳定性的关键因素。由于围岩变形受众多因素影响,且各因素之间存在强烈的非线形关系,因此,难以进行有效的预测。提出基于混沌神经网络模型的方法,分析混沌与神经网络相结合预测手段的可行性,对围岩随时间变化的压力进行仿真计算。对该理论的建立及预测方法进行系统分析,为该领域的研究提供有效的技术方法。结果表明,此方法预测精度高,能够满足工程及控制要求。     

基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法研究

介绍了时序数据的混沌识别方法,并根据混沌时序数据的可预测性,提出了一种基于神经网络的混沌时序数据失真检测方法.通过实例证明该方法能准确地检测出混沌时序数据的失真点,并将其还原.该方法既是检测过程同时也是修复的过程,在数据处理领域有一定的应用前景.