论文摘要
自20世纪90年代以来,尤其是OGY方法出现以来,混沌控制的研究已经引起了广大学者的浓厚兴趣。在混沌控制领域中,人们主要研究混沌控制方法的理论和应用。主要的混沌控制方法有:连续反馈控制、自适应控制、智能控制、参数扰动控制等。本文以不确定Duffing混沌系统为研究对象,以有效地实现不确定混沌系统的跟踪控制为目的。分析了模糊控制、神经网络控制和自适应控制的特点及其优缺点,提出了基于ANFIS的自适应模糊神经网络控制,并以MATLAB/Simulink为仿真平台,将自适应模糊神经网络控制器应用于混沌控制系统中,来验证控制策略的可行性。本文研究内容主要包括以下几个方面:(1)阐述了混沌控制的研究背景,介绍了几种混沌控制方法和国内外研究概况,以及研究意义和应用前景。简要介绍了混沌的概念和特点,以及混沌的判别方法和几种混沌系统;简要介绍了模糊控制的基本结构和神经网络的基础知识;简要介绍了模糊与神经网络的融合,重点介绍了模型参考自适应控制系统。(2)基于自适应控制理论,设计了不确定Duffing混沌系统的自适应控制器。仿真研究表明,该算法有效地实现了不确定Duffing混沌系统的跟踪控制,使系统的跟踪误差减小,证明了该控制方案的有效性。(3)针对参数不确定Duffing混沌系统设计了ANFIS控制器,使其无需求解系统不动点,将混沌运动镇定到任意指定目标位置,实现混沌运动控制,并使得控制系统在存在参数摄动和随机噪声的情况下,仍能准确跟踪正弦参考信号,且跟踪误差小,提高了系统的鲁棒性,具有十分广阔的应用前景。
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标签：不确定混沌系统论文; 混沌控制论文; 模糊神经网络论文; 自适应控制论文; 自适应神经模糊推理系统论文;