基于径向基神经网络的分数阶混沌系统控制  

Control of Fractional Order Chaotic Systems via RBF Neural Network

作　　者：赵小国[1] 杜琦[2] 阎晓妹[3] 

机构地区：[1]西安建筑科技大学机电工程学院,陕西西安710055 [2]西安财经学院管理学院,陕西西安710061 [3]西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安710048

出　　处：《信息与控制》2010年第2期142-146,共5页Information and Control

摘　　要：针对分数阶混沌系统的控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的控制方法.利用RBF神经网络对混沌系统的非线性进行补偿,并且神经网络的权值可以通过调整律在线调整.在有参数干扰和外部扰动的情况下,所设计的控制器仍能使得控制误差渐近收敛到零.以分数阶Liu混沌系统为例施加控制,仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性.For the control of fractional order chaotic systems, a new method based on RBF （radial basis function） neural network is presented. RBF neural network is designed for the nonlinear compensation in chaotic systems, and the weights of RBF neural network can be adjusted on-line via the update law. The proposed controller can make the control error converge to zero asymptotically, even with parametric perturbation and external disturbances. Chaos control for fractional order Liu system is implemented as an example. The simulation results prove the effectiveness and the robustness of the proposed method.

关 键 词：分数阶 混沌控制 RBF神经网络 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]