摘要：设计前馈反传神经网络控制非线性系统混沌运动的新方法 .根据扰动参数模型输入输出数据 ,按照非线性学习算法训练网络产生系统稳定所需的小扰动控制信号 ,去镇定混沌运动 ,使嵌入在混沌吸引子中的不稳定周期轨道回到稳定不动点上 .H non映射数值仿真结果表明 ,这种方法控制非线性混沌系统响应速度快。

摘要：针对空间机械臂在轨服役时操作任务复杂多样且外部扰动随机等因素可能引起系统动力学特性和控制性能发生变化这一问题,研究了其负载不确定及外部扰动与重力释放的耦合影响引起的系统混沌运动,讨论了一种基于模糊幂次趋近律的快速滑模变结构控制方法。首先应用相图法、庞加莱映射法和最大李亚普诺夫指数法,分析系统在地面和空间两种环境的不同工况中,可能出现的混沌现象,及该情况下负载质量参数范围。通过对传统滑模面分析和比较,设计了一种快速非线性滑模面,根据模糊控制理论,设计模糊幂次趋近律,在实现混沌状态有效抑制的前提下,提高了系统的趋近运动速度。最后,通过与常规控制策略的对比仿真研究,验证了所提控制方案的有效性。

摘要：分析双频正弦激励下非线性汽车悬架系统的混沌运动,根据Lyapunov指数及Poincare截面判断系统的混沌运动,指出发生混沌运动时的相应幅值。之后,在系统状态全部可测的情况下设计一种控制器U,并用Lyapunov函数证明对此控制器闭环系统大范围渐近稳定。最后,使用该控制器对系统的混沌运动进行追踪控制,并对以上控制过程进行数值仿真。数值仿真结果证明控制方法是有效的。

摘要：在一定的工作环境下,参数的变化使直驱式永磁同步发电机(D-PMSG)处于混沌运动状态,这将危及整个风力发电系统的稳定运行。设计了一种跟踪控制器消除D-PMSG的混沌运动现象。推导了D-PMSG的简化数学模型,并分析了D-PMSG系统的混沌吸引子和分岔图,证明了D-PMSG混沌运动现象的存在。采用T-S模糊模型对D-PMSG非线性系统进行建模,用线性模型作为后件来表达每条模糊语句所表征D-PMSG的局部动态特性,通过模糊隶属函数将这些线性模型综合起来而构成全局模糊模型。利用并行分布补偿方法设计全局渐进稳定的跟踪控制器将混沌运动稳定于期望平衡状态。仿真结果表明所设计的跟踪控制器响应速度快,能够有效地消除D-PMSG的混沌运动现象,具有较好的控制效果。

摘要：以某发动机实验器为基础，研究了转子-机匣系统发生碰摩时的分叉与混沌行为。分析了转子径向碰摩刚度比、偏心质量等参数对转子分叉与混沌特性的影响并与试验结果进行了比较。当转子机匣系统发生碰摩时呈现出非常丰富的动力学行为，除了通过倍周期、阵发性和拟周期分叉进入混沌外，还发现了孪生叉形分叉现象。

摘要：电机的混沌运动并不总是有害的,在某种特殊应用场合中永磁同步电机的混沌运动是有益的,因此需要对永磁同步电机的混沌运动进行反控制。提出了一种存在扰动的永磁同步电机(PMSM)混沌运动的模糊自适应同步控制方法。分析了PMSM混沌运动的吸引子和lyapunov指数谱,使模糊控制规则满足系统的lyapunov稳定条件,设计模糊自适应控制器对存在扰动的PMSM混沌系统进行同步控制,仿真结果表明该方法可实现PMSM混沌运动的同步控制,具有较好的控制效果。

摘要：利用4层BP神经网络对非线性非连续函数的无穷逼近特性,设计了控制方法,对非线性系统的混沌运动进行控制。在系统发生混沌运动时,对于不同类型的期望信号,可以将不同自由度的混沌运动分别控制到各自的目标信号上。目标函数可以是周期函数,非线性函数。对Lorenz方程进行了仿真计算,结果显示可以将混沌运动控制到锯齿波信号、正弦信号和直流信号上;对Rossler方程的仿真计算,可以将系统的混沌运动控制到方波信号与直流信号上,控制所用的时间很短。

摘要：转子系统的混沌运动容易引起其自身产生疲劳损伤并可能造成运行失稳,因此在设计和运行过程中应避开该转速区域。本文提出一种基于动力学行为非线性度量的转子系统混沌运动转速范围确定方法,根据转子系统非线性度量值的增长趋势和波动性质来确定混沌运动的转速范围。文中首先介绍了系统非线性度量的含义,以具有某设定支承松动间隙的转子系统为例,建立转子-轴承系统的动力学模型并在所研究转速范围内进行数值计算研究,发现系统具有周期、拟周期、混沌运动等变化的运动状态。对动力学模型的非线性项进行泰勒展开获得线性近似模型,比较两个模型之间的动力学行为差异,得到转速-非线性度量值曲线图,从而准确地描述转子系统运动状态随转速的变化。利用3σ方法设定初始阶段非线性度量值增长的阈值,可确定转子系统动力学行为出现初始分岔点的转速,再利用非线性度量值的波动性质,可确定转子系统混沌运动转速范围。将该方法获得的结论与计算得到的分岔图进行对比,说明了方法的准确性。方法对于转子-轴承系统在设计和运行过程中避开混沌运动转速范围具有一定的理论指导作用。

摘要：采用Ｌｙａｐｕｎｏｖ 函数方法设计了一类混沌系统的非线性状态观测器， 并用带有该状态观测器的反馈控制方法研究了混沌系统的控制问题， 该控制方案可用于Ｒｓｓｌｅｒ 系统． 数值仿真表明该控制方案具有较好的控制效果．

摘要：针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)混沌控制问题,提出了一种基于GWO-RBFNN的双参协同智能优化控制方法。从控制器能够自动搜索预期运动状态的角度出发,选择Poincaré截面上两点间距离作为控制器输入,并考虑到系统参数对系统动力学行为的耦合影响作用,基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)设计了双参协同控制器;采用灰狼优化算法(grey wolf optimization, GWO)优化选择控制器参数,以实现最佳的控制器性能;通过对PMSM系统中两个可控参数进行微幅扰动调整,将系统从混沌状态控制到预期的运动状态。研究结果表明,相较于基于GWO-RBFNN的单参数智能优化控制方法,基于GWO-RBFNN的双参协同智能优化控制方法具有更优的性能。虽然两种方法均能实现混沌运动控制,但相较而言,基于GWO-RBFNN的双参协同智能优化控制方法控制速度更快,超调量更小。