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文檔簡介
1、作為現(xiàn)代控制領(lǐng)域中的一個重要分支,混沌系統(tǒng)的控制和同步技術(shù)近年來受到了國內(nèi)外控制界的廣泛重視。本文就此領(lǐng)域的相關(guān)問題展開系列研究,主要研究了線性輸入、非線性輸入等不確定混沌系統(tǒng)的控制器的設(shè)計問題。以李亞普諾夫(Lyapunov)穩(wěn)定、自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近、變結(jié)構(gòu)控制等理論為基礎(chǔ)對離散和連續(xù)的混沌系統(tǒng)進行設(shè)計和分析。主要工作包括: 首先,采用了一種直接使用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對不確定混沌系統(tǒng)進行控制的方法??紤]到不同神
2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誤差對混沌控制效果的影響,采用了一種改進的遞階遺傳算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練,分別針對離散的Henon系統(tǒng)和連續(xù)的Lorenz系統(tǒng)進行了仿真,并且與其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練算法結(jié)果進行了比較,通過仿真證明了采用該訓練算法設(shè)計得到的混沌控制器具有更加理想的控制效果。 其次,提出了一種自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂破鲗Σ淮_定混沌系統(tǒng)進行控制??紤]到滑模變結(jié)構(gòu)的設(shè)計過程是以系統(tǒng)中所有不確定參數(shù)的界限已知為前提的,然而在實際系統(tǒng)中,不
3、確定性的上界值一般是很難預先測量得到的。因此,在這里通過將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和滑模變結(jié)構(gòu)控制相結(jié)合,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識滿足匹配條件的不確定性的上界,并且利用Lyapunov理論更新RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),從而得到全局漸近穩(wěn)定的滑??刂破鳌Mㄟ^對Duffing-Holmes系統(tǒng)和系統(tǒng)進行仿真,驗證了該控制器的有效性。 最后,研究了一類具有扇區(qū)非線性輸入的不確定主從混沌系統(tǒng)的同步問題和一類具有扇區(qū)非線性和死區(qū)輸入的不確定主從混沌的同步
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