基于模糊滑模的不确定混沌系统控制

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提出了一种利用直接自适应模糊神经网络控制与模糊滑膜控制相结合来控制一类不确定非线性混沌系统的新方法。应用Takagi-Sugeno模糊逻辑系统设计系统控制律和参数在线调整规则,使控制系统能准确的跟踪给定信号,同时具有较强的抑制系统参数摄动的能力以及抑制随机噪声的能力。仿真实验结果表明,此算法有效地实现了不确定混沌系统的追踪控制,使系统的跟踪误差减小,提高了系统的鲁棒性,应用前景十分广阔。 A new method of controlling a class of uncertain nonlinear chaotic systems by using direct adaptive fuzzy neural network control and fuzzy synovial control is proposed. The Takagi-Sugeno fuzzy logic system is used to design the rules of system control law and parameters online adjustment so that the control system can accurately track a given signal and has strong ability of suppressing system parameter perturbation and suppressing random noise. The simulation results show that this algorithm effectively implements the tracking control of the uncertain chaotic system, reduces the tracking error of the system and improves the system robustness. The application prospect is very broad.
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