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基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制

郭会军 刘君华

基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制

郭会军, 刘君华
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出版历程
  • 收稿日期:  2003-12-17
  • 修回日期:  2004-06-02
  • 刊出日期:  2004-06-05

基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制

  • 1. 西安交通大学电气工程学院,西安 710049
    基金项目: 

    北京工业大学校青年基金(批准号:JQ0607200370)资助的课题.

摘要: 针对受参数不确定和外扰影响的混沌Lorenz系统,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网 络的滑模控制方法.基于被控系统在不稳定平衡点处状态误差的可控规范形,设计滑模切换 面并将其作为神经网络的唯一输入.单入单出形式的RBF控制器隐层只需7个径向基函数,网 络的权值则依滑模趋近条件在线确定.仿真表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性,同时抑制了抖振.

English Abstract

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