简介：针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络的控制器。利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点。基于Lya-punov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性。分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性。
简介：假设多自主体系统内部连接组成有向加权网络，个体的动力学特性应用分数阶微分方程描述，个体之间数据传输存在通信时延。应用分数阶系统的Laplace变换和频域理论，研究了时延多自主体系统的运动一致性。由于整数阶系统是分数阶系统的特殊情况，结论可以推出与整数阶系统相同的一致性判断条件。最后应用一个实例对结论进行了验证。
简介：为了研究整数阶电路系统的动态行为,国内外学者做了非常巨大的努力,得出了许多重要的结论。然而,在现实生活中,更多的系统是分数阶系统。因此,研究分数阶蔡氏电路系统的动力学行为就变得非常的前沿和有意义。这篇文章主要研究对象是三阶分数阶蔡氏电路系统,通过分数阶劳斯-赫尔维兹判据,李雅普诺夫稳定性判断方法以及矩阵理论等推导出分数阶蔡氏电路系统的渐近稳定性的充分条件以及自适应控制器的选取条件。最后通过数值模拟的方法,验证了理论的有效性和合理性。
基于RBF神经网络的分数阶混沌系统的同步
分数阶多智能体系统的时延一致性
基于自适应滑模控制的分数阶蔡氏电路系统动力学分析与控制
