The local control method for chaotic dynamics as proposed by Ott, Grebogi and Yorke (the OGY method) has drawn the attention of many non-linear system researchers within the last decade. This method exploits the properties of chaotic dynamics for an acceptable control performance. The OGY method can stabilise a target, i.e. a chosen unstable equilibrium point or an unstable periodic orbit, without a priori knowledge about the system dynamics. In the literature there exist many extensions and modifications of this approach. The major drawback of these methods is the long waiting time, which is required the system converges to a close neighbourhood of the target since the control is based on a linearization around the target. In addition to the OGY method and its extensions, neural networks are also being utilised for the control of chaotic dynamics. The aim of this work is to achieve the stabilization of the target without priori knowledge about the system dynamics, while reducing the average time to reach the close neighbourhood. The local modelling of the dynamics is achieved using a neural networks employing Radial Basis Functions. A sufficient reduction in the reaching time and satisfactory stabilization of the desired target has been achived by this method.

Son on yılda, kaotik dinamikler için Ott, Grebogi ve Yorke tarafından önerilen lokal denetim yöntemi (OGY yöntemi) lineer olmayan sistemler konusunda çalışan pek çok araştırmacının ilgisini çekmiştir. Bu yöntem, kabul edilebilir bir denetim performası sağlamak için kaotik dinamiklerin bazı özelliklerini kullanır. OGY yöntemi bir hedefi, yani seçilmiş bir kararsız denge noktasını veya kararsız bir periyodik yörüngeyi sistemin denklemlerini gerektirmeden kararlı hale getirebilir. Literatürde bu yaklaşımın pek çok uyarlamaları mevcuttur. Denetimin lokal doğrusallaşurmaya dayanmasından dolayı bu yöntemlerin, sistemin hedef civarına gelene kadar beklemek zorunda olması onların en önemli dezavantajıdır. OGY yöntemi ve onun genişletilmiş versiyonlarına ek olarak yapay sinir ağlan da kaos denetiminde halen kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı öncelikle, sistemin denklemlerini gerektirmeden hedefi kararlı hale getirirken, sistemin hedefe ortalama erişim zamanını azaltmaktır. Sistem dmarniklerinin lokal modellenmesi, radyal bazlı fonksiyonları kullanan bir yapay sinir ağı ile gerçeklenmiştir. Bu yöntemle, ortalama erişim zamanında yeterli bir azalma ve istenilen hedefte doyurucu bir kararlılık elde edilmiştir.