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不确定扰动情况下耦合Duffing混沌系统的广义投影同步的神经滑模控制
引用本文:王立明.不确定扰动情况下耦合Duffing混沌系统的广义投影同步的神经滑模控制[J].四川师范大学学报(自然科学版),2011,34(3):345-351.
作者姓名:王立明
作者单位:廊坊师范学院物理系,河北廊坊,065000
基金项目:河北省科技支撑计划项目(09276161)资助项目
摘    要:针对两自由度耦合Duffing混沌系统的广义投影同步控制的问题,提出了一种神经滑模控制器的设计方法.基于RBF神经网络构造系统的滑模控制器,设计自适应更新率对神经网络的网络权值进行在线调节,形成滑模控制器切换增益的自适应更新,利用Lyapunov方法证明了受控系统的稳定性.数值模拟结果表明,所设计的神经滑模控制器不但能有效降低响应系统的抖振,改善受控系统的动态品质,而且具有鲁捧性,在不确定扰动情况下仍能较好地控制驱动系统和响应系统间的混沌广义投影同步.此外,该控制器允许任意调整参数λi(i=1,2,3,4)的值得到不同类型的混沌广义投影同步.

关 键 词:RBF神经网络  神经滑模控制  耦合Duffing系统  不确定扰动  混沌广义投影同步

Neural Sliding Mode Control for Generalized Projection Synchronization of the Coupled Duffing Chaotic System with Uncertain Perturbation
WANG Li-ming.Neural Sliding Mode Control for Generalized Projection Synchronization of the Coupled Duffing Chaotic System with Uncertain Perturbation[J].Journal of Sichuan Normal University(Natural Science),2011,34(3):345-351.
Authors:WANG Li-ming
Institution:WANG Li-ming(Department of Physics,Langfang Teachers College,Langfang 065000,Hebei)
Abstract:A radial basis function(RBF) neural network sliding mode strategy is developed to control generalized projection synchronization of the coupled duffing chaotic system with parametric uncertainties and external disturbances.The weights of RBF neural network are trained online based on the adaptive update laws which match the sliding surfaces approaching conditions so that two gains of switching controllers can be adaptively updated.Base on the Lyapunov stability theorem,the stability of the controlled system...
Keywords:RBF neural network  neural sliding mode control  the coupled duffing system  uncertain perturbation  chaotic generalized projection synchronization  
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