Adaptive neural network synchronization for uncertain strick-feedback chaotic systems subject to dead-zone input
Adaptive neural network synchronization for uncertain strick-feedback chaotic systems subject to dead-zone input
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受死区输入影响的不确定反馈混沌系统的自适应神经网络同步
DOI：
10.1186/s13662-018-1642-7
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发表时间：
2018-05
影响因子：
4.1
通讯作者：
Li Guanjun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Guanjun
针对具有死区输入的两个相同的严格反馈混沌系统，设计了一种自适应神经网络同步控制器。用神经网络逼近死区模型和系统不确定性。将动态曲面控制(DSC)方法应用于同步控制器的设计中，避免了传统的反推设计中经常出现的“复杂性爆炸”问题。所提出的同步方法保证了同步误差趋于任意小范围。最后，给出了两个仿真算例，验证了该控制方法的有效性和鲁棒性。
In this paper, an adaptive neural network (NN) synchronization controller is designed for two identical strict-feedback chaotic systems (SFCSs) subject to dead-zone input. The dead-zone models together with the system uncertainties are approximated by NNs. The dynamic surface control (DSC) approach is applied in the synchronization controller design, and the traditional problem of “explosion of complexity” that usually occurs in the backstepping design can be avoided. The proposed synchronization method guarantees the synchronization errors tend to an arbitrarily small region. Finally, this paper presents two simulation examples to confirm the effectiveness and the robustness of the proposed control method.
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10.1016/j.jfranklin.2018.01.027
发表时间：
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期刊：
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--
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Xiangyong Chen;Jinde Cao;Ju H. Park;Tingwen Huang;Jianlong Qiu
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Shaocheng Tong;Yong-ming Li
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通讯作者：
A. Boulkroune;M. M'Saad;M. Farza