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| 分数阶超混沌Chen系统的RBF神经网络自适应滑模同步 | |
| 作者姓名： | 邵克勇 冯奥 王婷婷 |
| 作者单位： | 东北石油大学电气信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（52074088）； |
| 摘 要： | 针对分数阶超混沌系统的同步问题，通过设计一个新型含分数阶滑模面的RBF神经网络自适应滑模控制器，应用滑模控制和主动控制原理实现分数阶超混沌Chen系统的驱动系统和响应系统间的同步.在RBF神经网络控制方案的基础上引入分数阶滑模控制器以提高系统的鲁棒性，并在分数阶滑模控制器中增设自适应参数使得控制律在迭代过程中找到合适的切换增益，免除繁冗的人工调参过程.根据Lyapunov稳定性定理证明了该方案下系统的稳定性.当存在外部干扰时，将RBF神经网络与分数阶滑模控制相结合，更利于系统在迭代过程中找到最近似的权值，并通过补偿控制降低干扰对控制系统的影响.数值仿真结果验证了该控制方法的鲁棒性及有效性. |
| 关 键 词： | 分数阶超混沌Chen系统 滑模控制器 RBF神经网络 自适应控制 同步控制 |