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Observer-Based Synchronization for a Class of Unknown Chaos Systems with Adaptive Fuzzy-Neural Network Synchronisation basée sur les observateurs pour une classe de systèmes de chaos inconnus avec un réseau neuronal flou adaptatif

Bing-Fei WU, Li-Shan MA, Jau-Woei PERNG

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Résumé:

Cette enquête applique l'observateur neuronal flou adaptatif (AFNO) pour synchroniser une classe de systèmes chaotiques inconnus via un signal de transmission scalaire uniquement. La méthode proposée peut être utilisée en synchronisation si les systèmes chaotiques non linéaires peuvent être transformés en la forme canonique du type système de Lur'e par la méthode géométrique différentielle. Dans cette approche, le réseau neuronal flou adaptatif (FNN) dans AFNO est adopté en ligne pour modéliser le terme non linéaire dans l'émetteur. De plus, les états inconnus du maître peuvent être reconstruits à partir d'un état transmis à l'aide d'une conception d'observateur du côté esclave. La synchronisation est obtenue lorsque tous les états sont observés. Le schéma utilisé peut estimer de manière adaptative les états de l'émetteur en ligne, même si l'émetteur est transformé en un autre système chaotique. D’un autre côté, la robustesse d’AFNO peut être garantie vis-à-vis de l’erreur de modélisation et des perturbations externes bornées. Les résultats de simulation confirment que la conception AFNO est valide pour l'application de la synchronisation du chaos.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E91-A No.7 pp.1797-1805
Date de publication
2008/07/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1093/ietfec/e91-a.7.1797
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Langage, pensée, connaissance et intelligence

Auteurs

Mots-clés

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