本文共分为六章：第一章主要介绍了混沌理论和FNN 的基本知识及FNN 在混沌控制与生物医学工程中的应用。第二章首先对多卷混沌系统的发展进行系统的介绍，对多卷临界混沌系统进行深入研究，基于一类比例积分(PI)滑动流形设计了具有扇区非线性和死区输入的滑模控制器。第三章研究了不确定多卷混沌系统的跟踪控制，设计了FNN 补偿器来抵消系统的非线性部分，然后通过线性状态反馈实现控制目标。第四章基于状态观测器和自组织模糊神经网络(SFNN)的系统辨识，设计了基于状态观测器的互联未知混沌系统的模糊神经滑模控制方案。第五章将动态模糊神经网络(DFNN)建模与反步控制结合起来，实现了一类不确定混沌系统的模糊神经自适应反步控制。第六章探讨了具有随机时变参数的不确定混沌系统的同步问题。最后给出了全文的结论。
Components of the Book:
- FRONT MATTER
- 作者简介
- 致 谢
- 摘 要
- Abstract
- 引 言
- 第一章 混沌动力学和模糊神经网络概述
- 1.1. 混沌动力学
- 1.2. 模糊神经网络理论概述
- 1.3. 模糊神经网络在控制工程及生物医学中的应用
- 1.4. 混沌在生物医学工程中的应用
- 第二章 不确定多卷混沌系统的滑模控制
- 2.1. 多卷临界混沌系统的控制
- 2.2. 一类混沌系统的跟踪控制
- 2.3. 本章小结
- 第三章 不确定多卷混沌系统的跟踪控制
- 3.1. 问题描述
- 3.2. 具有非线性补偿的线性控制器的设计
- 3.3. FNN 的学习算法
- 3.4. 计算机仿真
- 3.5. 本章小结
- 第四章 互联未知混沌系统的自组织模糊神经滑模控制
- 4.1. 问题描述
- 4.2. SFNN 的描述及结构学习算法
- 4.3. 网络参数学习算法
- 4.4. 设计鲁棒控制器
- 4.5. 计算机仿真实验
- 4.6. 本章小结
- 第五章 动态模糊神经网络建模与自适应反步控制不确定混沌系统
- 5.1. DFNN 建模
- 5.2. 设计神经自适应反步控制器
- 5.3. 仿真结果
- 5.4. 本章小结
- 第六章 具有随机时变参数的不确定混沌系统的同步
- 6.1. 问题描述
- 6.2. SFNN 的结构学习算法
- 6.3. 设计SFNN辨识器和鲁棒控制器
- 6.4. 计算机仿真
- 6.5. 本章小结
- BACK MATTER
- 结 论
- 参考文献
- 本论文的主要创新点
- 攻读博士学位期间发表学术论文情况
- 大连理工大学学位论文独创性声明
- 大连理工大学学位论文版权使用授权书
Readership:
对混沌、模糊神经网络、滑模控制、自适应控制、同步相关知识感兴趣的读者
Da Lin (Biography)
2008.03-2011.04 大连理工大学计算机学院攻读博士学位