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不确定混沌系统的径向基函数神经网络反馈补偿控制

曾喆昭

不确定混沌系统的径向基函数神经网络反馈补偿控制

曾喆昭
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  • 对不确定混沌系统控制问题, 研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)的反馈补偿控制方法. 该方法首先用RBFNN对混沌系统的动力学特性进行学习, 然后用训练好的RBFNN模型对混沌系统进行反馈补偿控制. 该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号. 数值仿真试验表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高, 而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 61040049)和湖南省自然科学基金(批准号: 11JJ6064)和智能电网运行与控制湖南省重点实验室资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-08-18
  • 修回日期:  2012-09-03
  • 刊出日期:  2013-02-05

不确定混沌系统的径向基函数神经网络反馈补偿控制

  • 1. 长沙理工大学电气与信息工程学院, 长沙 410076
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 61040049)和湖南省自然科学基金(批准号: 11JJ6064)和智能电网运行与控制湖南省重点实验室资助的课题.

摘要: 对不确定混沌系统控制问题, 研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)的反馈补偿控制方法. 该方法首先用RBFNN对混沌系统的动力学特性进行学习, 然后用训练好的RBFNN模型对混沌系统进行反馈补偿控制. 该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号. 数值仿真试验表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高, 而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力.

English Abstract

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