基于滑模PID神经网络控制的混沌同步

发布时间：2018-12-24 07:23

【摘要】：对于多输入多输出(multiple inputs multiple outputs,简称MIMO)混沌系统的同步问题,设计了基于误差比例-积分-微分(proportional integral derivative,简称PID)改进下的滑模径向基函数神经网络(radial basis function,简称RBF)控制方法,实现了主从统一混沌系统的同步.设计自适应RBF滑模控制器,将其用于初值不同的不确定主从统一混沌系统的同步控制中,证明了控制的Lyapunov稳定性.最后结合MATLAB仿真实验验证了所提方法的可行性与有效性.
[Abstract]:For the synchronization of multi-input and multi-output (multiple inputs multiple outputs, (MIMO) chaotic systems, a sliding mode radial basis function neural network (radial basis function,) based on the error proportional integro-differential (proportional integral derivative, (PID) is designed. RBF) control method realizes synchronization of master-slave unified chaotic system. An adaptive RBF sliding mode controller is designed and used in synchronization control of uncertain master slave unified chaotic systems with different initial values. The Lyapunov stability of the control is proved. Finally, the feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by MATLAB simulation.
【作者单位】： 华北科技学院基础部;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;
【基金】：中央高校基本科研业务费资助项目(3142014036) 华北科技学院重点学科基金资助项目(HKXJZD201402) 国家级大学生创新训练计划基金资助项目(201411104044)
【分类号】：O415.5;TP183

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本文编号：2390336