混沌系统的智能自适应控制方法研究

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1、摘要混沌现蒙是非线性系统研究的一个热点。对混沌现象及其控制的研究目前已经成为国际上研究的前沿，无论在理论还是实践方面都取得了喜人的成就。本文的工作主要是研究了几类控制方法在混沌现象控制中的应用：首先将Backstepping方法用于控制多维的混沌系统，这是一种基于模型的控制方法，使用Lyapunov函数来逐步求的控制动作。这种方法的一个优点就是单维的控制动作，并且可以将混沌行为控制到吸引子处。本文对连续和离散系统分别设计了控制方案。对于大量混沌系统的仿真结果也验证了这一点。在第四章中提出了一种基于神经元与模糊控制的

2、智能集成控制器，它既考虑了模糊控制的经验规则，又利用了神经网络的学习能力。该集成控制器对一维的Logistic映射进行了仿真研究。本文还研究了一种基于CMAC网络的PID控制器，它使用Astr6m提出的继电反馈方法来估计系统的基本特性，并且用CMAC神经网络作为补偿器来改善控制性能，根据仿真效果可以看出，该方法是一种快速的控制器，有很好的实时控制效果。对几类经典的混沌系统的仿真结果表明，本文设计的几类控制器是有效的。在第六章中，对全文进行了总结并且指出了值得进一步研究的方向。关键字：混沌系统智能控制神经网络模糊控制

3、Backstepping方法Ly印unov函数PID小脑神经网络垒!壁竺!一——AbstractChaosisahottopicinstudyingnonlinearsystems．Andresearchworkfocusingchaoticsystemsandcontrollingchaoshasbeentheleadingfieldinrecentyears．Stimulatingadvancehasbeenmadebothintheoreticalandexperimentalresearch．Inthisp

4、aper,wemainlyprobeinsomemethodsusedincontrollingchaos．Firstly,Weintroducebacksteppingmethodtocontrolchaoticsystemswithhigherdimentions．Itisamodel-basedcontrollingmethod，usingLyapunovfunctiontogetfeedbackcontrolrecursively．OncoftheadvantagesofthismethodiSitssin

5、gle．dimensioncontrolactionanditcarlcontr01chaoticsystemintochaoticattractors．Wbofferdifferentmethodstocontinuousanddiscretetimechaoticsystemsandachievedfulfilledsimulationresultsonmanysamples．Inchapter4，akindofneuron—fuzzy-logicbasedcontrollerwaspresented，noto

6、nlyitconsideredtheexpertrulesoffuzzycontroller,butalsoitusedthelearningabilityofneuralnetwork．SimulationsoftheintegratedcontrollerareperformedononedimensionLogistic-map，Inaddition，weproposeaPIDcontrollerbasedonCMAC．ItusetherelayfeedbackmethodofferedbyAstr6mtoa

7、chievecriticalpropertiesaboutthesystems．Theniti8combinedwithCMACactingascompensationtoimprovecontrollingperfornlance．Accordingtothesimulationresults，themethodiSaquick-responsecontrollerandCanattainfulfilledrealtimecontrolresultsAnumberofsimulationsarecarriedou

8、ttodemonstrateandverifytheperformanceoftheproposedschemes．Inchapter6，researchresultsaresummarizedandsomedirectionsforfurtherstudiesarcprovided．Keywords：Chaoticsystems，Intelligentco