针对汽车防抱死制动系统（ABS）在快速性及鲁棒控制方面的要求,采用基于径向基函数神经网络的方法设计了汽车ABS的滑模控制器.该方法能够削弱常规滑模控制所引起的抖动现象,也能提高单纯的神经网络自适应控制的鲁棒性能.利用MATLAB中的SIMULINK仿真工具,对车辆在干路面条件下的制动情况进行了仿真研究,验证了所设计的控制方案在汽车ABS应用中的可行性和有效性.

针对两个不同超混沌系统的反同步问题进行了研究,分别采用两种控制方法,为响应系统设计了适当的控制器,以达到两个超混沌系统之间的反同步.提出了一种特殊反对称结构,基于此给出了反同步控制器的直接构造法;针对主动控制法设计控制器的盲目性,引入了判定矩阵负定的简化方法,给出了实现反同步的主动控制法.最后,对超混沌Chen系统和超混沌Lorenz系统之间的反同步进行数值仿真,结果说明了这两种设计方法的有效性.