Designing a Stochastic Adaptive Stable in Probability Observer, for Noisy Uncertain Chaotic Systems
Message:
Abstract:
In this paper a novel stochastic adaptive sliding mode observer is developed which is able to estimate the states of an uncertain chaotic system with model and parametric uncertainties. The type of the model uncertainty could be unknown and its upper bound is estimated by adaptive methods. The unknown parameters are estimated using a proposed adaptation law. In addition, the effects of noise are considered in the observer dynamics and then the response system is modeled via stochastic differential equations. Using stochastic calculus and stochastic Lyapunov stability, the stability in probability of the states’ error system is proved. Moreover, it is proved that the states of the proposed observer converge to the drive system states while the adaptation gains of the observer remain non-singular and bounded. Since the observer can suppress the effect of noise and uncertainties and the states’ convergence is proved, proposed observer is used in a noisy chaos synchronization system.
Language:
Persian
Published:
Journal of Control, Volume:4 Issue: 3, 2011
Page:
47
magiran.com/p856881  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!