摘要
利用非线性微分方程组描述的数学模型能够有效地刻画实际问题中的动态规律，近年来非线性系统在生物学、化学、气象学、经济学、物理学和工程技术领域有着广泛的应用.但是针对具体问题所建立的模型往往会存在一些未知参数，因此借助实验数据对模型中的未知参数进行识别至关重要. 本论文主要借助Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理等工具，研究了时滞非线性系统的参数识别问题.主要工作如下: 1.基于目标系统的方法研究了一类时滞混沌系统的参数识别问题.首先，针对参数未知的时滞混沌系统模型，给出目标系统和自适应反馈控制器.随后，设计了相应的自适应参数和控制增益的更新律，并通过Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理严格证明自适应参数收敛于未知参数的真实值.最后，数值仿真验证了理论结果的有效性. 2.将基于目标系统的参数识别方法应用于带有未知参数的一般时滞非线性系统.通过设计自适应间歇控制器和引入一个新的分段辅助函数，结合Lyapunov稳定性理论和分段分析方法，实现具有未知参数的一般时滞非线性系统与目标系统的同步，同时严格证明自适应参数收敛于未知参数的真实值.最后，通过数值仿真验证了理论结果的有效性.
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