【摘要】：對于多輸入多輸出(multiple inputs multiple outputs,簡稱MIMO)混沌系統(tǒng)的同步問題,設(shè)計了基于誤差比例-積分-微分(proportional integral derivative,簡稱PID)改進下的滑模徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(radial basis function,簡稱RBF)控制方法,實現(xiàn)了主從統(tǒng)一混沌系統(tǒng)的同步.設(shè)計自適應(yīng)RBF滑�？刂破�,將其用于初值不同的不確定主從統(tǒng)一混沌系統(tǒng)的同步控制中,證明了控制的Lyapunov穩(wěn)定性.最后結(jié)合MATLAB仿真實驗驗證了所提方法的可行性與有效性.
[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.
【作者單位】： 華北科技學(xué)院基礎(chǔ)部;北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費資助項目(3142014036) 華北科技學(xué)院重點學(xué)科基金資助項目(HKXJZD201402) 國家級大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計劃基金資助項目(201411104044)
【分類號】：O415.5;TP183

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本文編號：2390336