分数阶混沌系统自适应神经网络滑模同步新法

本文主要探讨了一种创新的控制策略——基于自适应神经网络的分数阶混沌系统滑模同步方法。在处理一类具有异构结构和不确定性因素的分数阶混沌系统同步问题时，研究者利用Lyapunov稳定性理论和分数阶系统稳定性理论作为理论基础，旨在提高系统的鲁棒性和适应性。 该方法的核心在于设计了一个结合神经网络和干扰观测器的主动反馈控制系统。神经网络作为一种强大的学习和适应机制，被用来处理混沌系统的复杂动态行为。干扰观测器的作用是实时监控并估计系统中的不可测量扰动，这是实现精确同步的关键步骤。通过非线性干扰观测器的设计，即使部分干扰不能完全被精确观测，也能通过滑模控制技术进行有效的补偿，确保系统稳定运行。 与传统的同步方法相比，此研究的优势在于它采用了更贴近工程实际的模型，无需预先知道不确定项的具体上界，这大大增强了方法的实用性。在实际应用中，这将减少对系统参数精确度的要求，提高了控制器的适应性和鲁棒性。 作者张友安、余名哲和吴华丽针对海军航空工程学院控制工程系的工作，进行了深入的数值仿真来验证这一方法的有效性和正确性。通过仿真结果，可以明显看到基于自适应神经网络和干扰观测器的滑模同步策略能够有效地驱动分数阶混沌系统达到期望的同步状态，即使面对不确定性和异构结构的挑战。 这篇论文为分数阶混沌系统同步控制领域提供了一种新的解决方案，它不仅理论上严谨，而且在实际操作中具有显著的优势，对于提高混沌系统的控制性能和工程应用价值具有重要意义。未来的研究可以进一步探索如何优化神经网络结构和算法，以提升控制效率和精度。