[发明专利]基于多个时滞的双环神经元系统的混合控制器设计方法

说明书

本发明公开了一种基于多个时滞的双环神经元系统的混合控制器设计方法，该方法包括：建立无控的多个时滞的双环神经元模型，得到系统稳定性特性和平衡点信息；对于无控的多个时滞的双环神经元模型施加混合控制器，在平衡点处加入混合控制器，得到加入混合控制器的神经元网络模型；将受混合控制器作用的神经元模型在平衡点处线性化，得出线性化的被控网络的特征方程；选取时滞和分岔参数，通过对该线性化后的被控网络的特征方程进行稳定性分析和分岔分析，选取适当的控制器参数，使得该网络在平衡点附近局部稳定；本发明的控制器相较其他控制器，建模时无需系统当前状态值，控制参数可调域大，实际操作简便易行，控制效果显著。

技术领域

本发明涉及控制器技术领域，具体涉及一种基于多个时滞的双环神经元系统的混合控制器设计方法。

背景技术

Marcus和Westervelt二人于1989年首次提出带有时滞的神经网络模型，时间延迟会使系统不稳定，不能满足我们的期望。因此，在研究神经网络稳定性时必须考虑时滞的影响。带有时滞的神经网络模型被证明能够更好拟合实际生物学神经元网络。在实际的人工神经网络的应用中，由于神经元和放大器的有限转换速度导致了时延的产生，并且神经元之间的传递速度不一样导致时延的不同，因此，我们考虑了多个时滞的影响。

在复杂网络中，分岔控制是一种常用工具，可以通过对复杂网络施加控制器来改变系统的一些动力学行为。目前常用的分岔控制器有，时滞反馈控制器，状态反馈控制器和PD控制器以及混合控制器等。由于混合控制器不需要当前状态值，且控制器参数的可调域大，简便易行，因此在实际控制应用中常常被采用，具体的，混合控制器在工业控制和智能优化控制应用领域有较多的应用。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于多个时滞的双环神经元系统的混合控制器设计方法，该方法可以解决现有技术中控制器和神经网络结合，整体系统的稳定性差以及控制效果不好的问题。

技术方案：本发明所述的基于多个时滞的双环神经元系统的混合控制器设计方法，该方法包括：

(1)建立无控的多个时滞的双环神经元模型，得到系统稳定性特性和平衡点信息；

(2)对于无控的多个时滞的双环神经元模型施加混合控制器，在平衡点处加入混合控制器，得到加入混合控制器的神经元网络模型；

(3)将受混合控制器作用的神经元模型在平衡点处线性化，得出线性化的被控网络的特征方程；

(4)选取时滞和分岔参数，通过对该线性化后的被控网络的特征方程进行稳定性分析和分岔分析，选取适当的控制器参数，使得该网络在平衡点附近局部稳定。

进一步的，包括：

步骤(1)中，所述无控的多个时滞的双环神经元模型表示为：

其中，v_i(t)(i＝1,2,3,4)表示第i个神经元在t时刻的状态，a_i(i＝1,2,3,4)＞0是自反馈强度系数，b为连接权重，τ为延迟时间，b和τ的下标表示两个神经元之间的联系，f(·)为激活函数，并满足f(0)＝0,f∈C¹，得到这个神经网络模型的非负平衡点为O(0,0,0,0)。

进一步的，包括：

步骤(2)中，所述在平衡点加入混合控制器的表达如下：