具有饱和输入的不确定分数阶非线性混沌系统的神经网络同步

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由于混沌是一类复杂的非线性运动,并且在保密通讯、信号传播和控制工程中有着潜在的应用价值,使得混沌系统的同步控制成为海内外学者的热门研究对象.随着对分数阶非线性混沌系统同步控制(FONCSSC)问题研究的不断深入以及迅速发展,我们发现近年来很多学者对带有饱和输入的整数阶系统进行了广泛的研究.但到目前为止,却很少有文献对带有饱和输入的分数阶非线性混沌系统(FONCS)的同步控制问题进行研究.考虑到动态模型的实际可操作性与输入变量的局限性,在上面问题研究的基础上本论文主要对带有饱和输入的FONCSSC问题进行研究.论文共分为四部分,具体结构如下:第1章准备知识.主要介绍了本文中将要用到的分数阶微积分(FC)相关的基础知识以及神经网络(NN)方面的一些概念和结果.第2章同步控制器的设计.基于NN的自适应控制算法构造了分数阶自适应控制器.对于系统完全未知的非线性函数,利用RBFNN(即径向基函数神经网络)进行了有效估计.第3章稳定性分析.通过分数阶Lyapunov稳定性理论,构造了参数的分数阶自适应规则.最后证明了 FONCS内的所有变量有界,同步误差渐近趋于0.第4章数值仿真.通过实现分数阶三维混沌系统的同步与分数阶四维混沌系统的同步,证明了本文方法的有效性.
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