基于非周期间歇控制的惯性神经网络同步/滞后同步

主要研究了惯性神经网络在非周期间歇控制下的同步/滞后同步问题.基于非降阶方法,利用Lyapunov方法、微分不等式技巧等,得出了在非周期间歇控制下惯性神经网络同步/滞后同步的充分判据,这种方法在实际应用中更具有可行性.最后,通过数值仿真验证理论结果的可行性.

具有广义时滞的神经网络滞后同步分析

研究了具有广义时滞的神经网络滞后同步问题.首先,提出了一类包含离散时滞和比例时滞的一阶神经网络模型.其次,通过对一阶神经网络设计反馈控制策略,利用Lyapunov泛函理论和Barbalat引理,给出了驱动-响应神经网络的滞后同步条件.最后,通过3个数值实例来验证理论结果的有效性.

单向耦合FitzHugh-Nagumo神经元的滞后同步研究

本文提出一种新的研究思路,将两个单向耦合的FitzHugh-Nagumo神经元之间的滞后同步视为一种特殊的广义同步,通过辅助系统方法来获得滞后同步发生的条件.首先建立原响应系统的辅助系统,将原系统中驱动系统和响应系统的滞后同步问题转换为响应系统与辅助系统之间的误差系统原点稳定问题.通过拉普拉斯变换方法,将原本用微分方程表示的误差系统等效为Volterra积分方程表示,而后利用积分方程理论中的逐次逼近方法解析地得到原误差系统原点稳定性条件.本文给出的滞后同步判据与信号传送中的时间滞后量大小无关,数值模拟验证了本文提出判据的有效性.

未知干扰下混沌系统的修正函数投影滞后同步

针对一类驱动系统和响应系统均存在未知干扰的混沌系统的修正函数投影滞后同步的问题,提出了一种修正函数投影滞后同步方案。基于Lyapunov稳定性定理和自适应控制方法,设计了两种响应系统,构建了自适应控制器和干扰控制强度更新规则,在系统不确定干扰未知的情况下,实现了混沌系统的修正函数投影滞后同步,干扰控制强度也可以自适应确定。最后以一个超混沌系统为例,验证了理论分析的正确性、有效性和鲁棒性。控制器设计简单实用,在保密通信等领域具有广阔的应用前景。

一个新的四维超混沌系统的滞后同步及其Simulink仿真

针对一个新的四维超混沌系统,研究了它的滞后同步和参数辨识问题。基于Lyapunov稳定性定理和自适应控制方法,利用误差系统的状态反馈量设计控制器,在通道有无噪声的两种情况下,实现了该系统的滞后同步,同时辨识出所有未知参数,控制器的控制强度也可以自适应确定。最后采用Simulink数值仿真验证了理论的正确性、有效性和鲁棒性。

一类参数未知超混沌系统的广义函数投影滞后同步

混沌系统同步问题的研究是混沌保密通信技术研究的重要理论基础。针对函数投影同步中对时滞现象研究较少的问题,基于Lyapunov稳定性定理和自适应控制方法,设计了相应的自适应控制器和参数更新规则,实现了一类超混沌系统之间的广义函数投影滞后同步,以超混沌LS系统和超混沌Lü系统为例,验证理论的正确性和有效性,同时分析了外加噪声干扰和延时对同步控制效果的影响。数值仿真结果证实了所提方法的有效性、可行性和鲁棒性。

异结构超混沌系统广义函数投影滞后同步及其在保密通信中的应用

研究了具有不同时滞的两个不同结构的超混沌系统的广义函数投影滞后同步问题。基于Lyapunov稳定性定理和自适应控制方法,设计了非线性控制器,使得混沌驱动系统与响应系统按照期望的函数因子矩阵实现同步。将此方法用于基于混沌掩盖调制的保密通信中,数值仿真表明了该同步控制方法和保密通信方案的有效性。

基于超混沌系统自适应广义函数投影滞后同步的保密通信(英文)

研究了一种基于广义函数投影滞后同步的保密通信方案。广义函数投影滞后同步指的是驱动系统的输出滞后于响应系统,同时两者的输出信号比值是一个确定的函数比例矩阵。首先提出一种基于超混沌系统广义函数滞后同步的保密通信方案,在发送端,有用信号被调制到Iorenz-Stenflo(LS)系统的第四个状态变量上。基于自适应控制方法,设计了相应的控制器,使得Lorenz-Stenflo(LS)和Lu超混沌系统渐进同步。最后,有用信号可以从输出端提取出来。数值仿真验证了该方案的有效性。

滞后同步控制一超混沌系统

基于稳定性理论,用非线性反馈的方法构造超混沌系统的滞后同步方案,实现一个超混沌系统同结构及其与超混沌Chen系统的异结构滞后同步.并理论证明所设计控制器能够使受控误差系统全局渐进稳定到同步误差系统的零点,该方案的可行性.数值仿真,表明所设计方案的有效性.

延迟神经网络滞后同步双周期间歇控制

文中提出了一个使用李雅普诺夫函数理论和两种不同周期研究延迟网络的滞后同步。在间歇控制系统基础上,建立合适的函数和Halanay微分不等式得到指数稳定性。最后,通过数值仿真验证了理论结果的正确性。

Lurie系统基于积分滑模控制的无源滞后同步

以滑模控制理论为基础,研究两个相同的Lurie系统间的无源滞后同步问题,提出了一种新的积分滑模控制并设计了相应的滑模曲面和具有无源性的滑模控制律,确保误差系统能在有限时间内进入特定的滑模曲面并最终到达平衡点.最后通过两个数值仿真实例验证了该方法的有效性.

时滞神经网络双周期间歇控制滞后同步

提出了一个时滞神经网络周期间歇控制滞后同步策略,其间歇控制周期为两个不同的周期。利用Lyapunov稳定性理论,证明了时滞神经网络在此控制策略下能够实现同步,并获得了同步解全局指数稳定的充分条件。给出了一个仿真实例验证了控制方案的有效性。

二阶混沌系统基于指数终端滑模控制的投影滞后同步

研究了带有外部干扰变量和不确定项的二阶混沌系统的投影滞后同步问题.基于Lyapunov稳定性理论及指数型快速终端滑模策略的有限时间快速收敛性,提出一种新的滑模变结构控制,并设计相应的滑模曲面和控制律.所设计的控制器使误差系统状态变量能以较快的收敛速度在有限时间内进入指数终端滑模曲面并最终到达平衡点.数值仿真验证了该控制方法的有效性.

非一致通信时滞动力学网络上的接连滞后同步

在动力学网络中,节点与节点之间的通信通常存在时滞,并且不同节点之间的通信时滞往往是不同的(即非一致通信时滞),研究非一致通信时滞动力学网络上的接连滞后同步,更具现实意义.为此,本文首先构建含有非一致通信时滞的动力学网络模型.其次分别设计线性反馈控制和自适应反馈控制,利用Lyapunov函数方法,重点分析了该网络的接连滞后同步的稳定性,得到了同步稳定的充分条件.最后,选取蔡氏电路作为局部动力学,又分别选取了链式网络和星型网络这两种拓扑结构来验证理论结果的正确性和有效性.

变时滞混沌系统的间歇控制滞后同步

研究带变时滞耦合混沌系统的周期间歇控制滞后同步的问题。由于耦合系统之间参数不匹配,基于Lyapunov函数方法和数学分析的技巧,推导了一些准同步的准则。结果显示,同步的准则依赖于控制宽度与控制周期的比率,而不只是控制宽度或者控制周期。

相继滞后同步网络模型的依赖时滞同步条件

相对于不依赖时滞同步条件,依赖时滞同步条件具有更好的开放性。为得到模型依赖时滞的同步条件,针对分布式的相继滞后同步网络模型进行了分析。首先构造Lyapunov函数,然后利用Lyapunov函数方法和Barbalat引理,分析模型的相继滞后同步稳定性,得到了网络实现相继滞后同步依赖时滞的充分条件,最后利用数值仿真验证了理论结果的正确性。

两个子周期间歇控制混沌系统的投影滞后同步

设计适当的间歇控制策略,研究有参数失配时滞混沌系统之间的投影滞后同步.与常用的单周期控制不同,采用的控制周期是双周期的,即一个完整的控制周期由两个子周期组成.利用Lyapunov稳定性理论,推导一些用代数不等式表示的同步判据,估计并分析了同步误差界.此外,还讨论影响误差界的主要因素,包括参数失配、时滞和传输延迟,并给出了一些推论.最后将得到的理论结果应用于具有时滞的蔡氏电路,数值模拟表明所提出的控制策略是有效的.

一类动力学网络上依赖时滞的相继滞后同步分析

针对一类新的分布式耦合动力学网络,研究其依赖时滞的相继滞后同步条件,采用李雅普诺夫函数法和Barbalat引理对网络模型进行分析,得到了依赖时滞的网络同步充分条件。选取3D神经网络作为网络节点的局部动力学,利用MATLAB验证了理论结果的正确性。

噪声环境下时滞耦合网络的广义投影滞后同步

时滞和噪声在复杂网络中普遍存在,而含有耦合时滞和噪声摄动的耦合网络同步的研究工作却极其稀少.本文针对噪声环境下具有不同节点动力学、不同拓扑结构及不同节点数目的耦合时滞网络,提出了两个网络之间的广义投影滞后同步.首先,构建了更加贴近现实的驱动-响应网络同步的理论框架;其次,基于随机时滞微分方程LaSalle不变性原理,严格证明了在合理的控制器作用下,驱动网络和响应网络在几乎必然渐近稳定性意义下能够取得广义投影滞后同步;最后,借助于计算机仿真,通过具体的网络模型验证了理论推理的有效性.数值模拟结果表明,驱动网络与响应网络不但能够达到广义投影滞后同步,而且同步效果不依赖于耦合时滞和比例因子的选取,同时也揭示了更新增益和耦合时滞对同步收敛速度的显著性影响.

基于事件触发的二阶多智能体时滞一致性

为了使多智能体可以减少信息交流,一致性问题在多智能系统的应用已被众多学者广泛研究,从而避免通信资源和计算资源的浪费;在有向拓扑图下,针对二阶的领导-跟随非线性多智能体系统,提出了一种基于事件触发机制和时滞一致性控制策略,对于每一个智能体给出事件触发条件,可以有效减少更新频率和系统能源的耗费;通过利用Lyapunov稳定性理论、矩阵知识、不等式放缩以及图论知识,得到了基于事件触发的二阶多智能体的系统在有领导者的情况下,实现滞后的一致性条件,随后也证明了相邻两次触发间隔大于零的这个结论,从而相应地排除了事件触发中常见的在一点无限次触发而导致的Zeno行为;最后,通过数值仿真进一步验证了所提的理论和方法是正确和有效的。