混沌Arneodo系统非线性与自适应模糊神经网络控制

• 作者: 李医民 李淑萍
• 来源期刊: 江苏大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌系统 反馈线性化 自适应模糊神经网络 混合学习算法
• 年，卷（期）: 2005,（z1）
• 所属期刊栏目: 系统控制与数值分析
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP13
• 字数: 3138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7775.2005.z1.015

摘要

针对Arneodo系统的参数不确定性,阐述了Arneodo控制系统中抵消非线性的基本思想和设计方法.利用LQR线性反馈技术,设计了具有稳定裕度的二次型最优控制器,同时在控制器中引入一个用于函数逼近的自适应模糊神经网络,利用该神经网络抵消控制系统中的非线性项,使受控系统的某一状态变量可被镇定到任意参考位置.这种具有模糊神经网络的控制器实现了参数不确定系统的精确反馈线性化控制.通过仿真比较研究,说明了反馈线性化与自适应神经网络相结合的控制器具有良好的控制性能,且更易实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李医民	江苏大学理学院	70	469	12.0	19.0
2	李淑萍	江苏大学理学院	2	3	1.0	1.0