摘要：研究了参数不匹配情况下时滞忆阻神经网络的指数同步控制问题。由于忆阻神经网络连接权重的切换特性,相较于传统的连续神经网络,其同步控制更加困难。首先利用微分包含和集值映射理论,将不连续的忆阻神经网络转化为带有区间参数的不确定系统。其次,设计了新的切换控制器,该切换控制器能够消除参数不匹配产生的同步误差。然后,通过选取合适的李雅普诺夫泛函,利用不等式放缩技术得到了两个忆阻神经网络取得指数同步的充分条件。最后,利用一个数值模拟算例验证了理论结果的正确性。

摘要：采用滑模控制技术,设计了一种新的自适应滑模控制器,实现了两个参数不匹配的统一混沌系统的同步化.所作出的理论分析和计算机仿真结果都有力地证明了这种新的控制方法的有效性.

摘要：为提高永磁同步电机电流环带宽设计精度,改善模型法整定极度依赖模型参数准度等问题,该文针对性地提出一种整定改进方法,以闭环带宽为设计指标并具备参数自适应校正能力。首先,通过引入增益系数γ,建立延时与比例积分控制器参数的物理联系;其次,提出一种开环扫频校正方法,利用最小二乘拟合可求解系统实际延时,规避因延时建模误差而导致的整定精度损失;提出一种闭环扫频校正方法,可有效降低因控制器与电机实际阻感参数失配而导致的整定误差;最后,在实物平台上,通过多台电机实验验证所提方法的有效性与普适性,整定相对误差低于5%,且各电机方波时域响应具备很高的一致性。