【摘 要】
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混沌现象是非线性系统研究的一个热点.对混沌现象及控制的研究目前已经成为国际上研究的前沿,无论在理论还是实践方面都取得了喜人的成就.该文的工作主要是研究了几类控制方
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混沌现象是非线性系统研究的一个热点.对混沌现象及控制的研究目前已经成为国际上研究的前沿,无论在理论还是实践方面都取得了喜人的成就.该文的工作主要是研究了几类控制方法在混沌现象控制中的应用:首先将Backstepping方法用于控制多维的混沌系统,这是一种基于模型的控制方法,使用Lyapunov函数来逐步求的控制动作.这种方法的一个优点就是单维的控制动作,并且可以将混沌行为控制到吸引子处.该文对连续和离散系统分别设计了控制方案.对于大量混沌系统的仿真结果也验证了这一点.在第四章中提出了一种基于神经元与模糊控制的智能集成控制器,它既考虑了模糊控制的经验规则,又利用了神经网络的学习能力.该集成控制器对一维的Logistic映射进行了仿真研究.该文还研究了一种基于CMAC网络的PID控制器,它使用Astrom提出的继电反馈方法来估计系统的基本特性,并且用CMAC神经网络作为补偿器来改善控制性能,根据仿真效果可以看出,该方法是一种快速的控制器,有很好的实时控制效果.对几类经典的混沌系统的仿真结果表明,该文设计的几类控制器是有效的.在第六章中,对全文进行了总结并且指出值得进一步研究的方向.
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