混沌系统控制：动态神经网络与滑模技术结合的跟踪策略

"不确定混沌系统的动态神经网络跟踪控制" 本文探讨了一种针对不确定非线性混沌系统的新型跟踪控制策略，该策略基于动态神经网络辨识器。在非线性混沌系统中，由于系统的复杂性和不确定性，传统的控制方法往往难以实现有效的控制。因此，作者提出了一种结合动态神经网络和滑模控制技术的自适应跟踪控制方法。 动态神经网络被用来识别混沌系统的动态行为，其优势在于能够逼近复杂的非线性函数，并且具有良好的学习和泛化能力。在该方法中，滑模控制技术被用来在线调整动态神经网络的权值，以适应系统参数的变化和不确定性。通过这种方式，可以实时地校正模型，确保神经网络能够准确地模拟混沌系统的动态特性。 设计的控制器基于动态神经网络模型，目的是实现混沌系统的轨道跟踪。通过对辨识误差和轨道跟踪误差的分析，作者证明了这两个误差的有界性，这意味着即使在系统存在不确定性的情况下，控制策略也能保持系统的稳定性和可控性。 为了验证所提出的控制策略的有效性，作者进行了Lorenz混沌系统的仿真实验。Lorenz系统是一个著名的混沌动力学模型，其复杂行为对控制策略提出了严峻挑战。仿真结果表明，采用提出的控制策略后，混沌系统的轨迹能够成功地跟踪目标轨道，证明了该策略在实际混沌系统中的可行性。 此外，文章的关键字包括混沌、动态神经网络、滑模控制、非线性系统和稳定性，这些关键词揭示了研究的核心内容和技术手段。文章的分类号和文献标识码进一步指明了它在控制理论和应用领域的专业定位。 这篇研究工作为不确定非线性混沌系统的控制提供了一个创新的解决方案，将动态神经网络与滑模控制相结合，实现了混沌系统的有效跟踪。这种方法对于理解和控制混沌行为，以及在相关领域如信号处理、通信和自动控制等的实际应用中，都具有重要的理论价值和实践意义。