不确定混沌系统的模糊神经网络插值补偿控制
对不确定混沌系统的控制问题,研究了基于权值直接确定模糊神经网络(WDDFNN)的插值补偿控制方法。建立了基于数据驱动的WDDFNN,并使用WDDFNN实现对混沌系统的辨识,然后使用WDDFNN模型对混沌系统进行模糊插值补偿控制。基于Lyapunov稳定性理论,证明混沌系统在所提最优控制律作用下是渐进稳定的。仿真实验表明,该控制方法既可以实现快速跟踪任意参考信号,又可以有效抑制参数摄动、外部干扰,控制精度较高。
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