Generalized Projective Synchronization of Time-Delayed Chaotic Systems via Sliding Adaptive Radial Basis Function Neural Network Control
محل انتشار: نوزدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,289
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE19_322
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
چکیده مقاله:
In this study, generalized projective synchronization (GPS) of two identical and nonidentical time-delayed chaotic systems is presented. Sliding adaptive radial basis function neural network control (SARBFNNC) is applied to synchronize two delayed chaotic systems. The advantages of the adaptive control, neural network and sliding mode control theory are combined in the proposed method. The stability of error dynamics is guaranteed with Lyapunov stability theory. Moreover, supposing that the parameters of the chaotic system are unknown, recursive least square (RLS) method is applied to estimate these unknown parameters. The proposed method has not been used for synchronization of time-delayed chaotic systems yet. Simulation results show that the proposed method is suitable and effective for synchronization of time-delayed chaotic systems.
کلیدواژه ها:
Generalized projective synchronization ، Time-delayed chaotic systems ، Sliding mode control ، Radial basis function neural network ، Adaptive neural network
نویسندگان
Negin Farzbod
Engineering Department, Imam Khomeini International University of Qazvin, Qazvin
Hassan Zarabadipour
Faculty of Electrical Engineering, Engineering Department, Imam Khomeini International University of Qazvin
Mahdi Aliyari Shoorehdeli
Faculty of Electrical & Computer Engineering, Mechatronics Department, K. N. Toosi University
Faezeh Farivar
Engineering, Mechatronics Department, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :