混沌系统的RBF神经网络非线性补偿控制  

Controlling chaotic system by RBF neural networks nonlinear compensator

作　　者：谭文[1] 王耀南[2] 刘祖润[1] 周少武[1] 

机构地区：[1]湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201 [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082

出　　处：《控制理论与应用》2003年第6期951-954,共4页Control Theory & Applications

基　　金：国家自然科学基金项目(60075008);湖南省自然科学基金项目(00JJY20113).

摘　　要：设计RBF神经网络非线性补偿控制器,提出了混沌系统线性状态反馈的复合控制方法,将可调系统混沌行为镇定到期望目标位置或者变成周期运动.用Lorenz方程作仿真实验,结果证明了该方法的有效性.A nonlinear compensation controller with RBF neural networks was developed, a hybrid control technique for chaotic system based on linear state feedback was presented. The chaotic behavior of controlled system could be directed to the desired targets or periodic trajectory. The effectiveness of the proposed method was demonstrated through numerical simulations on the chaotic Lorenz equation.

关 键 词：混沌系统 RBF神经网络 非线性补偿控制 状态反馈 复合控制方法 非线性动力系统 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] O231[自动化与计算机技术—控制科学与工程]