不確定混沌系統(tǒng)控制和同步研究.pdf

1、作為現(xiàn)代控制領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，混沌系統(tǒng)的控制和同步技術(shù)近年來(lái)受到了國(guó)內(nèi)外控制界的廣泛重視。本文就此領(lǐng)域的相關(guān)問(wèn)題展開(kāi)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(jì)問(wèn)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(duì)離散和連續(xù)的混沌系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)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(duì)不確定混沌系統(tǒng)進(jìn)行控制的方法?？紤]到不同神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型誤差對(duì)混沌控制效果的影響，采用了一種改進(jìn)的遞階遺傳算法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，分別針對(duì)離散的Henon系統(tǒng)和連續(xù)的Lorenz系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，并且與其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法結(jié)果進(jìn)行了比較，通過(guò)仿真證明了采用該訓(xùn)練算法設(shè)計(jì)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?duì)不確定混沌系統(tǒng)進(jìn)行控制。考慮到滑模變結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)過(guò)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(shí)際系統(tǒng)中，不

3、確定性的上界值一般是很難預(yù)先測(cè)量得到的。因此，在這里通過(guò)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(shí)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)定的滑模控制器。通過(guò)對(duì)Duffing-Holmes系統(tǒng)和系統(tǒng)進(jìn)行仿真，驗(yàn)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(wèn)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