Chen混沌系统的模糊控制
Chen混沌系统的模糊控制
（ ｏ ｅｅｏ ｌ ｔｃｌ ｎｉｅｒ ｇ＆ Ｉｆ ｍａ ｏ ｅｈｏｏｙ Ｃ ｉａＴ ｒｅＧ ｒｅ Ｕ ｉ． ＹｃａｇＨ ｂｉ ４ ０２，ｈｎ ） Ｃ ｌ ｇ ｆ ｅ ｒ ａ Ｅ ｇ ｅ ｎ ｌ Ｅ ｃ ｉ ｎ ｉ ｎ ｒ ｔｎＴ ｃｎｌｇ ， ｈｎ ｈｅ ｏｇ ｓ ｎｖ ， ｉ ｎ ｕ ｅ ４ ３０ Ｃ ｉ ｏ ｉ ｈ ａ
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１ 引言
近十年来 ， 由于混 沌系统的重要 的理论 意义 和巨大 的应
进行 了验证 。
用前景 ， 使其成为学术 界和工程界 的研究 热点 。尤 其在混 沌
系统的控制 方面取得 了丰硕 的成 果… ，９ ０年 ， １９ 出现了众多 有效的控制方法 ， ： Ｇ 如 Ｏ Ｙ方法 ， 反馈线性 化 方法 、 时滞 反馈 方法 、 神经网络和模糊控制 方法 等。将模糊技 术应用 于混沌
基于模糊T-S模型的Lü混沌系统的若干控制问题的研究的开题报告
基于模糊T-S模型的Lü混沌系统的若干控制问题的研究的开题报告一、研究背景混沌系统是一种具有高度复杂性和灵敏度的非线性动力学系统，已经引起了广泛的关注和研究。
目前，在信号处理、加密通信、控制工程等领域中，利用混沌系统进行信息传输和控制的方法已经成为热门研究方向之一。
然而，混沌系统的不稳定性和不确定性使得其控制问题变得极具挑战性，为此，研究混沌系统控制的方法具有非常重要的意义。
二、研究内容和目标Lü混沌系统是一种新兴的混沌系统，其具有非线性和混沌特性，应用广泛。
本项目旨在研究基于模糊T-S模型的Lü混沌系统的若干控制问题，具体包括以下内容：1. 分析Lü混沌系统的特性和动力学行为，探索混沌现象的本质2. 基于模糊T-S模型设计Lü混沌系统的控制器，分析控制效果并进行优化3. 研究Lü混沌系统的鲁棒控制问题，提高其对外界干扰的抗干扰能力4. 探究Lü混沌系统的自适应控制问题，提高其自适应性能并降低参数设定的要求三、研究方法和步骤1. 对Lü混沌系统的动力学行为进行实验和数值仿真，深入了解其混沌特性和演化规律2. 基于模糊T-S模型设计Lü混沌系统的控制器，对控制效果进行分析和评价，并通过优化方法进一步提高其效果3. 在控制器中引入鲁棒控制算法，通过实验和仿真测试其抗干扰性能4. 探究Lü混沌系统的自适应控制问题，研究控制器自适应性能的提高和参数设定的降低四、预期成果1. 对Lü混沌系统的混沌特性和动力学行为进行研究，揭示其演化规律和本质2. 提出基于模糊T-S模型的控制算法，成功实现Lü混沌系统的控制，并评估其效果和优化方法3. 构建Lü混沌系统的鲁棒控制算法，提高其对外界干扰的抗干扰能力4. 提出自适应控制算法，提高Lü混沌系统的自适应性能并降低参数设定的要求五、研究意义1. 深入理解Lü混沌系统的演化规律和混沌特性，为后续混沌控制研究提供理论基础2. 提出基于模糊T-S模型的控制算法，并优化其效果，为混沌系统的控制提供新思路和方法3. 能够成功构建Lü混沌系统的鲁棒控制算法，提高其在实际应用中的稳定性和可靠性4. 提出自适应控制算法，使得Lü混沌系统具有更强的适应性和鲁棒性，为混沌控制研究提供新思路和方法。
模糊系统与模糊控制简介相关分析
比较依据：逼近精度与复杂性的平衡； 学习算法的收敛速度； 结果的可解释性； 充分利用各种不同形式的信息。
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模糊系统概述
模糊控制的机理
模糊系统与模糊控制器已得到比较充分 的研究，特别是证明了它的万能逼近性， 这为模糊控制系统的分析与设计奠定了 一个坚实的理论基础。但它们是万能的 吗？它们还有哪些能力？又不具有哪些 能力？是否应将新的思想注入到模糊控 制器中？
的因素 高标准的性能要求
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模糊系统概述
模糊控制的特征： 不需要对象的精确数学模型，而要求有
关的控制经验和知识 鲁棒性强 适用于非线性、时变、大滞后系统的控
制
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模糊系统概述
参考输入
模糊化
知识库 模糊推理
解模糊化
输出 被控对象
模糊控制器的结构图
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模糊系统概述
常规方法需要系统的模型，这有时是很 难做到的，智能控制在此背景下发展起 来，模糊控制、神经网络控制、专家系 统被视为三种典型的智能控制方法。
E1, E2
E1
,
E2
Fuzzification
Rule Base R( )
RulesRulei
n
i1
Reasoning Premise
A( )
Compositional Operation
Reasoning Consequence
B( )
u Defuzzification
Inference Method
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模糊系统概述
模糊理论经常被问及的问题 能否举一个例子，只能用模糊控制来解
控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法
控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法是一种应用于复杂控制系统中的先进控制技术。
该方法通过神经网络模型的建立和混沌滑模控制策略的设计，实现对系统动态特性的有效控制。
本文将详细介绍控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法的原理与应用。
1. 神经网络模型的建立神经网络模型是控制系统中关键的一部分，通过拟合系统的非线性映射关系，实现对系统输入和输出之间的关系建模。
神经网络模型通常由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层的神经元数量和连接权值决定了模型的表达能力。
在建立神经网络模型时，可以使用多种算法进行参数训练，例如反向传播算法、遗传算法等。
2. 模糊混沌滑模控制策略的设计模糊混沌滑模控制策略是控制系统中的一种优化控制方法，通过结合模糊控制理论和混沌理论，实现对系统的快速响应和鲁棒性改善。
该策略的核心思想是将混沌系统引入到滑模控制中，通过混沌系统的随机性和非线性特性，增加系统对干扰和参数变化的抵抗能力。
同时，利用模糊控制的模糊逻辑和推理能力，提高系统的自适应性和鲁棒性。
3. 控制系统的性能指标与优化方法在神经网络模糊混沌滑模控制方法中，性能指标的选择与优化方法的设计是至关重要的。
常见的性能指标包括响应速度、超调量和稳态误差等，可以根据具体的应用需求进行调整和优化。
优化方法主要包括参数整定和控制策略的选择，可以使用各种优化算法进行参数搜索和求解最优解。
4. 案例分析与仿真实验为了验证控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法的有效性，本文将以某电力系统的调度控制为例进行案例分析和仿真实验。
通过对电力系统的动态特性建模和仿真，可以评估控制系统的性能和鲁棒性，并对系统参数进行优化和调整。
综上所述，控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法是一种先进的控制技术，具有良好的控制效果和鲁棒性。
通过神经网络模型的建立和混沌滑模控制策略的设计，可以实现对复杂控制系统的高效控制和优化。
然而，在具体应用中，还需要综合考虑系统的特性、性能指标和优化方法，以实现最佳的控制效果。
混沌系统的有限时间间歇模糊同步控制
混沌系统的有限时间间歇模糊同步控制
闫丽宏;陈楠;石磊;胡鹏超;陈西西;张娜
【期刊名称】《物联网技术》
【年(卷),期】2024(14)1
【摘要】为了在实际工程应用中节约控制成本,提高混沌系统的控制效率,本文研究了利用间歇控制策略实现驱动-响应混沌系统有限时间同步的问题。
对于不确定驱动-响应混沌系统,利用T-S模糊原理,重新描述了混沌系统的不确定结构,并且设计了合适的模糊周期间歇控制器;基于微分方程的有限时间稳定性理论,证明了驱动-响应混沌系统间有限时间同步的结论,指出当满足条件λA-λK<0时,系统在停息时间tf内可达到同步。
最后进行了数值仿真。
通过与连续和间歇控制作用仿真实例的比较,证明了所给算法的有效性和可行性。
【总页数】5页(P55-58)
【作者】闫丽宏;陈楠;石磊;胡鹏超;陈西西;张娜
【作者单位】咸阳师范学院数学与统计学院;延安大学数学与计算机科学学院【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;O415.5
【相关文献】
1.混沌系统的有限时间投影同步控制仿真实验
2.基于神经网络有限时间观测器的激光混沌系统同步控制研究
3.一类分数阶混沌系统的有限时间同步控制
4.时滞混沌系统的有限时间容错同步控制
5.整数阶及分数阶超混沌系统的有限时间同步控制
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陈氏混沌系统的控制
p0 −1
0 + β 0 (1 − e− k0 s0 ) q0 s
p0
k s 0 e 0 0s
α 0 = 5 ， β 0 = 3 ， p0 = 9 ， q0 = 7 ， k0 = 0.05 α1 = 3 ， β1 = 2 ， p1 = 5 ， q1 = 3 ， k1 = 0.06
x(0) = 16 ， y (0) = −9 ， z (0) = 30.5 (0) = 15 ， y (0) = −10 ， z (0) = 30 x
plot((1:n-1)*Dt,x_store(2,:),(1:n-1)*Dt,x1_store(2,:)) legend('y','y1') xlabel('time/s') ylabel('y(t),y1(t)') figure(3) plot((1:n-1)*Dt,x_store(3,:),(1:n-1)*Dt,x1_store(3,:)) legend('z','z1') xlabel('time/s') ylabel('z(t),z1(t)') figure(4) plot((1:n-1)*Dt,u_store(1,:),(1:n-1)*Dt,u_store(2,:)) legend('u1','u2') xlabel('time/s') ylabel('u') figure(5) plot((1:n-1)*Dt,s_store(1,:),(1:n-1)*Dt,s_store(2,:)) legend('s0','s1') xlabel('time/s') ylabel('s')
复杂机电系统的人工智能控制技术：第五章 模糊控制(Fuzzy Control)
➢ 模糊控制是以模糊集合理论和模糊逻辑推理为基础， 把专家用自然语言表达的知识和控制经验，通过模 糊理论转换成数学函数，再用计算机进行处理。
➢ 模糊理论形式上是利用规则进行逻辑推理，但其逻 辑值可取0与1间连续变化的任何值，因此可以采取 数值计算方法予以处理。
• 互克性定理 ：随着系统复杂性的增加，人 们对其特性做出精确而有意义的描述会随 之降低，直至达到一个阈值。一旦超过它， 精确和有意义两者将会相互排斥。即，事 物越复杂，人们对它们的认识就越模糊。
3. 模糊控制的特点及展望
模糊控制理论，特别是应用方面在20世纪80年 代末90年代初取得了突飞猛进的发展，能被人 们广泛接受，是因为它有一下一些优点。
➢ 模糊控制是一种基于自然语言控制规则、模糊逻辑 推理的计算机控制技术，它不依赖于控制系统的数 学模型，而是依赖于由操作经验、表达知识转换成 的“模糊规则”，因此实现了人的某些职能，属于 一种智能控制。
模糊控制的基本思想
虽然模糊控制和专家系统一样都需要利用专家知 识， ➢ 但专家系统是把人类语言符号直接转换成计算机 语言， ➢ 而模糊控制则是把人类语言首先先转换成数字或 数学函数，再与物理系统结合在一起，加以利用。 ➢ 模糊控制是基于丰富操作经验总结出来的，用自 然语言表达控制策略，或通过大量实际操作数据 归纳总结出的控制规律，用计算机予以实现的自 动控制。 ➢ 它与传统控制的最大不同，在于不需要知道控制 对象的数学模型，而需要积累对设备进行控制的 操作经验或数据。
• 1993年美国IEEE神经网络协会创办了国际性模糊 专业杂志《Fuzzy System （模糊控制）》，
从此模糊控制制被人们公认为是智能控制的一个 重要分支。
Chen超混沌系统的T-S模糊镇定及其仿真研究
当参数 选 为 ａ ３ ，＝ ２ ｄ７ ｋ ３ １０ ７时， 系统是超 混沌 的 。本文 的 ＝ ５ｃ １，＝ ，＝ ，＝ ． 该 目标 是设 计 一个状 态 反馈 控 制器 使 上述 系统 渐 近稳 定 在零 不动 点 上 。 ２Ｔ Ｓ模 糊建 模 与控 制 器设 计 假设 １混沌 系统 的状 态均 是有 界的， 们可 以假 设 ： 我
［ ］Ｏ ｔ Ｅ ｒ ｂ ｇ ｎ ｏ ｋ ．Ｃ ｎ ｒ ｌ ｉ ｇ ｃ ａ ｓ Ｊ ．Ｐ ｙ ． １ ｔ ，Ｇ ｅ ｏ ｉ Ｃ ａ ｄＹ ｒ ｅ Ｊ Ａ ｏ ｔ ｏ ｌ ｎ ｈ ｏ 【 Ｊ ｈ ｓ
４
—
２
． ｜
其 余 的 隶属 度 函 数均 取 １ 。 对上 述模糊 规则， 模糊化 采用 点模糊器， 模糊推 理采用 乘积推 理机， 清晰 化采 用 中心平均 解模 糊器 ， 可得 卫 ＝ ｗＡ． ￣ ｘ
０
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ｌ
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（ ｑ一届）
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也 ＝
模糊集合 （＝１２３４Ｊ＝１２ 的隶属度函数分别取为 『 ，，， ． 。）
＝ 一
图 ｌ显示 了 闭环 系 统状 态响 应 曲线 。从图 中可 以看 出， 文所提 方法 很 本 好 的 实现 了 Ｃ ｅｌ 混 沌系 统 的镇 定 问题 。 ｈ ｌ超 结语 本 文针对 Ｃ ｅ 超 混沌 系统 的镇 定 问题 进 行 了研 究 。建立 了该 系统 的精 ｈｎ 确模糊模 型， 并在 此基础 上设 计 了相 应 的镇定控 制器， 最后利 用ｍ ｔ ａ 仿真软 ａ ｌｂ 件对 整个 控 制 过 程进 行 了仿真 研 究 。 参 考 文 献