文档介绍：上海交通大学硕士学位论文
摘要
作为现代控制领域中的一个重要分支,混沌系统的控制和同步技术近
年来受到了国内外控制界的广泛重视。本文就此领域的相关问题展开系
列研究,主要研究了线性输入、非线性输入等不确定混沌系统的控制器
的设计问题。以李亚普诺夫(Lyapunov)稳定、自适应控制、神经网络
逼近、变结构控制等理论为基础对离散和连续的混沌系统进行设计和分
析。主要工作包括:
首先,采用了一种直接使用径向基函数(RBF)神经网络对不确定混沌
系统进行控制的方法。考虑到不同神经网络模型误差对混沌控制效果的
影响,采用了一种改进的递阶遗传算法对 RBF 神经网络进行训练,分别
针对离散的 Henon 系统和连续的 Lorenz 系统进行了仿真,并且与其它神
经网络训练算法结果进行了比较,通过仿真证明了采用该训练算法设计
得到的混沌控制器具有更加理想的控制效果。
其次,提出了一种自适应 RBF 神经网络滑模控制器对不确定混沌系
统进行控制。考虑到滑模变结构的设计过程是以系统中所有不确定参数
的界限已知为前提的,然而在实际系统中,不确定性的上界值一般是很
难预先测量得到的。因此,在这里通过将 RBF 神经网络和滑模变结构控
制相结合,利用 RBF 神经网络辨识满足匹配条件的不确定性的上界,并
且利用 Lyapunov 理论更新 RBF 神经网络的参数,从而得到全局渐近稳
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定的滑模控制器。通过对 Duffing-Holmes 系统和 Rossler&& 系统进行仿真,
验证了该控制器的有效性。
最后,研究了一类具有扇区非线性输入的不确定主从混沌系统的同步
问题和一类具有扇区非线性和死区输入的不确定主从混沌的同步问题。
设计了相应的同步滑模变结构控制器,并从理论上证明了该控制器的有
效性。研究表明该控制器不受受控系统的参数变化和噪声干扰的影响,
具有很强的鲁棒性。分别通过对主从 Duffing-Holmes 系统和 Chen 系统的
自同步以及 Chen 系统与 Lu&&系统的异结构同步,验证了该控制器的有效
性。
关键词:混沌控制,混沌同步,RBF 神经网络,滑模变结构控制,异结
构同步
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Abstract
As an important branch in the field of intelligent control, the technology
of chaotic control and synchronization has received more and more attention
in recent years. Some correlative issues in this area are studied in this paper,
such as the controller design problem of uncertain chaotic systems, which
have the form of linear and nonlinear input. The design and analysis
procedure is based on a series of control theories, including Lyapunov
stability theory, adaptive control theory, work approximate theory,
sliding mode control theory and so on. The main work in this paper is
summarized as follows.
Firstly, controller using radial basis function (RBF) work for
uncertain chaotic system is adopted. Considering the different work
model errors upon chaotic system control precision, an improved hierarchy
ic-based RBF work is presented. Simulations with Henon and
Lorenz system are studied, and the res