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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 | |
| 作者姓名： | 曾喆昭* |
| 作者单位： | 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. |
| 关 键 词： | 混沌控制 径向基神经网络 反馈控制 误差补偿 |
| 收稿时间： | 2012-08-18 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |