【摘 要】
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死区输入存在于大部分工业控制系统中,对控制系统的性能有较大的影响。针对具有死区、非线性控制输入的不确定混沌系统,利用模糊神经网络的逼近能力,在对不确定混沌系统进行
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死区输入存在于大部分工业控制系统中,对控制系统的性能有较大的影响。针对具有死区、非线性控制输入的不确定混沌系统,利用模糊神经网络的逼近能力,在对不确定混沌系统进行辨识的同时,自适应地补偿其非光滑、非线性的特性。为了提高模糊神经网络的性能,使辨识误差最小,利用粒子群优化算法对模糊神经网络的参数进行优化,从而使逼近误差达到最小。在系统的控制部分,采用滑模控制对输入的信号进行跟踪控制。最后对Duffing系统进行仿真,并与传统控制方法做比较,证明了该方法的有效性和优越性。
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