基于径向基神经网络的分数阶混沌系统控制

被引：5

作者：

赵小国 ^{[1
]}

杜琦 ^{[2
]}

阎晓妹 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安建筑科技大学机电工程学院

[2] 西安财经学院管理学院

[3] 西安理工大学自动化与信息工程学院

来源：

信息与控制 | 2010年 / 39卷 / 02期

关键词：

分数阶; 混沌控制; RBF神经网络;

D O I：

10.13976/j.cnki.xk.2010.02.018

中图分类号：

TP13 [自动控制理论];

学科分类号：

摘要：

针对分数阶混沌系统的控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的控制方法.利用RBF神经网络对混沌系统的非线性进行补偿,并且神经网络的权值可以通过调整律在线调整.在有参数干扰和外部扰动的情况下,所设计的控制器仍能使得控制误差渐近收敛到零.以分数阶Liu混沌系统为例施加控制,仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性.

引用

页码：142 / 146

页数：5

共 6 条

[1] 一个新分数阶超混沌系统及其混沌同步 [J].