基于Wiener模型的混沌系统辨识研究

提出一种基于Ｗｉｅｎｅｒ模型辨识混沌系统的新方法。该方法利用三层前馈神经网络来辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型中的静态非线性环节和学习混沌系统的内在规律性。同时给出了辨识混沌系统的结构和网络权值调整的学习算法。对Ｈｅｎｏｎ 系统的仿真结果表明，该方法是有效的。

双连杆柔性臂轨迹跟踪的鲁棒控制

研究了双连杆柔性臂轨迹跟踪的鲁棒控制问题基于假设模态法和奇异摄动法，导出了双连杆柔性臂系统的动力学方程，并将系统模型分离为慢变和快变两个子系统．针对柔性臂的特点，提出了关节角的补偿控制思想，并且给出了补偿控制算法．对两个子系统分别采用滑模变结构控制和Ｈ∞控制，由此得到的组合控制使系统精确跟踪目标轨迹．研制了双连杆柔性臂实验台，并对文中提出的方法进行了实验．

非线性振子混沌运动的控制研究

研究了一类同时含有平方项和立方项，且带有不确定性参数的受迫非线性振子混沌控制问题。采用速度梯度自适应控制方法，使其从混沌运动返回到周期运动。仿真结果表明，该控制策略是有效的。

一种学习混沌吸引子的神经网络结构

国家自然科学基金及机械部教育司科技发展基金资助项目