支持向量机在混沌系统自适应滑模控制中的应用

"这篇论文研究了基于支持向量机（SVM）的不确定性混沌动力系统自适应滑模控制方法，由Cui Wanzhao 和 Zhu Changchun 所著，来自西安交通大学电子与信息工程学院。论文关注的是在滑模控制中因系统不确定性导致的颤动问题，并提出了一种新的混合策略，利用SVM的优秀识别能力来建模控制系统中的不确定性，从而使不确定性减小，只需要一个低切换增益控制律就能避免颤动。该方法在Duffing和Chua电路系统上进行了测试，表现出卓越的性能。关键词包括：自适应控制、滑模控制、支持向量机和混沌动力系统。" 本文介绍的自适应滑模控制是针对非线性动力系统中的一个重要问题——混沌控制。混沌，作为一种特殊的非线性动态行为，近年来因其潜在的应用价值而备受关注。传统的滑模控制虽然能有效处理系统不确定性，但可能会产生颤动现象，即快速频繁的控制器切换，这可能导致系统性能下降和硬件损耗。 Cui和Zhu提出的方法创新性地结合了支持向量机，利用SVM强大的非线性建模能力来处理控制系统的不确定性。通过SVM对这些不确定性进行建模，可以减小不确定性对系统的影响，设计出一种低切换增益的控制律，从而有效地抑制颤动，提高控制性能。这种控制策略的优势在于它能够在线调整，以适应系统参数的变化，同时保持系统稳定性。 论文的实验部分，研究人员将这种方法应用到了Duffing和Chua电路这两个典型的混沌系统上。Duffing振子是一种非线性振动模型，常用于模拟复杂动力学行为；Chua电路则是最早被发现的混沌电子电路之一，具有丰富的动态特性。通过这些实验，他们验证了所提控制策略的有效性和优越性。 该研究提供了一种新的控制策略，以解决混沌动力系统在不确定性环境下的控制挑战，尤其在减少颤动和提高系统稳健性方面具有重要意义。这一工作对于非线性系统控制理论的发展以及实际应用中混沌系统的稳定控制具有重要贡献。