不确定分数阶时滞混沌系统自适应神经网络同步控制

发布时间：2018-01-06 15:44

  本文关键词：不确定分数阶时滞混沌系统自适应神经网络同步控制　出处：《物理学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对带有完全未知的非线性不确定项和外界扰动的异结构分数阶时滞混沌系统的同步问题,基于Lyapunov稳定性理论,设计了自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制器以及整数阶的参数自适应律.该控制器结合了RBF神经网络和自适应控制技术,RBF神经网络用来逼近未知非线性函数,自适应律用于调整控制器中相应的参数.构造平方Lyapunov函数进行稳定性分析,基于Barbalat引理证明了同步误差渐近趋于零.数值仿真结果表明了该控制器的有效性.
[Abstract]:Aiming at synchronization of fractional delay chaotic systems with completely unknown nonlinear uncertainties and external disturbances, Lyapunov stability theory is used to solve the synchronization problem of fractional delay chaotic systems with different structures. The adaptive radial basis function radial basis function is designed. The controller combines the RBF neural network and the adaptive control technique to approximate the unknown nonlinear function. The adaptive law is used to adjust the corresponding parameters of the controller. The square Lyapunov function is constructed to analyze the stability of the controller. Based on the Barbalat Lemma, it is proved that the synchronization error is asymptotically close to zero. The numerical simulation results show the effectiveness of the controller.
【作者单位】： 长沙理工大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61040049) 电子科学与技术湖南省重点学科 智能电网运行与控制湖南省重点实验室项目资助的课题~~
【分类号】：O415.5
【正文快照】： 针对带有完全未知的非线性不确定项和外界扰动的异结构分数阶时滞混沌系统的同步问题,基于Lyapunov稳定性理论,设计了自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制器以及整数阶的参数自适应律.该控制器结合了RBF神经网络和自适应控制技术,RBF神经网络用来逼近未

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