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分数阶Chen混沌系统的径向基函数神经滑模控制

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针对带有参数扰动和外部干扰的分数阶Chen混沌系统,提出一种径向基函数(RBF)神经滑模控制方法.设计滑模切换函数,将其作为RBF神经网络的唯一输入,网络的权值可依据滑模趋近条件在线调整.基于Lyapunov稳定性理论,分析了该方法的稳定性.仿真结果表明该控制方法简化了常规神经网络控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,对参数扰动和外部干扰具有较好的鲁棒性.

分数阶、径向基函数神经网络、滑模、混沌控制

27

TP183(自动化基础理论)

国家自然科学基金资助项目60804040

2010-06-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

344-349

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