【摘 要】
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应用基于RBF神经网络的智能优化控制方法研究一类含间隙碰撞振动系统混沌运动的控制。基于RBF神经网络设计混沌控制器,利用混沌控制器输出小扰动施加于系统的可控参数,将混沌
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11462011,51665027,11732014)
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应用基于RBF神经网络的智能优化控制方法研究一类含间隙碰撞振动系统混沌运动的控制。基于RBF神经网络设计混沌控制器,利用混沌控制器输出小扰动施加于系统的可控参数,将混沌运动控制为预期的规则运动,同时将自适应混合引力搜索算法与RBF神经网络相结合,利用自适应混合引力搜索算法收敛速度快和全局寻优能力强的优势,优化混沌控制器的参数,避免了控制器参数选择的盲目性和主观性,提高了控制器的性能。该方法不需要被控系统的精确数学模型,适用于系统模型未知而仅获得实验数据的情况。
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