This paper considers the synchronization problem of chaotic systems. For this problem, the sampled-data control approach is used to achieve asymptotic synchronization of two identical chaotic systems. Based on Lyapunov stability theory, a new stability condition is obtained via linear matrix inequality formulation to find the sampled-data feedback controller which achieves the synchronization between chaotic systems. Finally, the proposed method is applied to a numerical example in order to show the effectiveness of our results.
The effect of a periodic and a chaotic' behaviour in the Bonhoeffer-Van der Pol(BVP) oscillation of the nerve membrane driven by a periodic stimulating current $A_1=cos\;{\omega}\;t$ are investigated by numeric analysis and hardware Implementation. To control the chaotic motion, we are suggested by temperature parameter c, $c=c(1+\eta\;cos\;{\Omega}\;t)$ which the values of $\eta,\;Omega$ varied respectively. The feasibilities of chaotic and periodic phenomena were analysed by phase plane and time series.
본 논문에서는 여러 대의 카오스 로봇이 운영할 때 이들 로봇 사이의 충돌을 회피하고, 또한 장해물을 피해가기 위한 수학적 알고리즘을 제안한다. 포메이션 제어에 위하여, 로봇과 로봇 사이의 통신에 따른 명령체계를 마련하기 위한 기법의 하나로 로봇 시스템들 간의 동기화 기법을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션으로 그 결과를 확인하였다.
In this paper, we examine and analyze the concept of different non-integer chaotic systems with external disturbances, uncertainties, and input non-linearities. We consider both drive and response systems with external bounded disturbances and uncertainties. We also consider non-linear control inputs. For synchronization, we introduce the adaptive sliding mode technique, in which we establish the stability of the controlled system by a control which estimates uncertainties and disturbances, and then applies a suitable sliding surface to control them. We use computer simulations to established the efficacy and adeptness of the prospective scheme.
시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.
Investigations of regular and chaotic vibrations of the autoparametric pendulum absorber suspended on a nonlinear coil spring and a magnetorheological damper are presented in the paper. Application of a semi-active damper allows controlling the dangerous motion without stooping of system and additionally gives new possibilities for designers. The investigations are curried out close to the main parametric resonance. Obtained numerical and experimental results show that the semi-active suspension may reduce dangerous motion and it also allows to maintain the pendulum at a given attractor or to jump to another one. Moreover, the results show that, for some parameters, MR damping may transit to chaotic motions.
Chua 발진기의 카오스 신호를 선형 상태 피드백 제어 이론을 적용하여 평형점, 1주기, 2주기의 신호로 제어하는 방법을 제안하였다. 제안한 선형 상태 피드백 이득 값을 리아프노프 함수를 이용하여 Chua 오실레이터가 나타내는 모든 카오스 현상을 제어할 수 있도록 파라미터 부호의 조합에 의해 4가지로 분류하였다. 본 논문의 상태 피드백 제어 기법은 시스템의 카오스 상태에서 얻고자 하는 상태(평형점, 주기 신호등)로 효율적으로 제어 가능하고, 매우 간단한 구조로 파라미터의 변화 없이 최소의 입력으로 가능케 하였다.
This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent $\lambda$ of recurrent neural networks can be controlled by a gradient method. The method minimizes a square error $e_{\lambda}=(\lambda-\lambda^{obj})^2$ where $\lambda^{obj}$ is desired exponent. The $\lambda$ can be given as a function of the network parameters P such as connection weights and thresholds of neurons' activation. Then changes of parameters to minimize the error are given by calculating their gradients $\partial\lambda/\partialP$. In a previous paper, we derived a control method of $\lambda$via a direct calculation of $\partial\lambda/\partialP$ with a gradient collection through time. This method however is computationally expensive for large-scale recurrent networks and the control is unstable for recurrent networks with chaotic dynamics. Our new method proposed in this paper is based on a stochastic relation between the complexity $\lambda$ and parameters P of the networks configuration under a restriction. Then the new method allows us to approximate the gradient collection in a fashion without time evolution. This approximation requires only $O(N^2)$ run time while our previous method needs $O(N^{5}T)$ run time for networks with N neurons and T evolution. Simulation results show that the new method can realize a "stable" control for larege-scale networks with chaotic dynamics.
치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알츠하이머형 치매환자의 뇌파 신호를 상관차원을 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알츠하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털 화한 후에 비선형분석법 중 하나인 상관차원 값을 계산하였다. 전체 15개의 전극부위 중 3곳을 제외하고는 모든 전극과 두뇌 영역별, 반구별 분석 모두에서 알츠하이머형 치매군의 상관차원값이 유의하게 낮았다. 본 연구 결과는 알츠하이머형 치매 환자에서 카오스 이론을 이용한 비선형적 전기신경생리학적 분석으로 알아낼 수 있는 두뇌의 복합성, 즉 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 의미하며 향후 뇌파의 비선형적 분석이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.
1차원 유체 모델을 사용하는 수치 코드를 개발하여 Pierce 다이오드에서 플라즈마에 대한 비선형 동력학적 거동을 연구하였다. Pierce 다이오드에서 플라즈마는 전극에서 방출되는 전자 전류와 전극 사이의 거리로 결정되는 Pierce 매개 변수가 변화함에 따라 안정하기도 하고 불안정해지기도 한다. 중성 및 비중성 Pierce 시스템의 동력학적 특성에 대해 해석적 및 수치적으로 연구하였다. Pierce 매개 변수의 값에 따라 플라즈마는 증폭 모드 또는 진동 모드를 가질 수 있으며, 진동 모드에서는 매개 변수가 감소함에 따라 계속적인 주기 배가 쌍갈림(period doubling bifurcation)을 일으키며 카오스 상태에 도달하게 된다. 이러한 거동에 대한 분석은 보다 복잡한 구조에서의 빔-플라즈마 상호작용에 대한 기본적인 이해를 위한 모델 및 카오스 제어를 위한 자료로서 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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