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混沌学研究的是非线性系统，它是研究非线性理论的一个重要分支。在日常生活中，混沌现象随处可见，如点燃的香烟、滴水的水龙头、湍流、气象变化、风中飘着的旗帜等等。随着混沌学地不断发展，新的混沌系统也不断地被发现，并且它们都有自身的特点。本文对引用的混沌系统来研究。在工业生产中，有些混沌运动是有害的，有些混沌现象是不需要的，因此我们要控制混沌。到目前，控制混沌的方法已经有很多种。文章先分析此混沌系统的特性，计算它的特征量，再用几种控制方法进行控制。采用反馈控制方法对其控制，使其原不稳定平衡点达到稳定。对于反馈参数的选择，利用Routh-Hurwitz准则，便可以获得参数所应满足的条件。但在多维混沌系统中参数选择比较困难，为此对其简化，得到了参数变量曲线，从而严格证明了达到控制目标时，反馈系数的选择范围。数值仿真也验证了该方法是可行的、有效性的。再用LE(LyapunovExponents)配置控制方法，该方法先确定好配置后的Lyapunov指数和系统收敛点，再设置控制器来控制混沌现象，最后对这两方法做了比较分析。控制混沌系统的混沌行为到目标位置，先设置一个基于BP神经网络的补偿器，它利用人工神经网络的辨识能力，逼近系统的非线性部分，并用来补偿抵消混沌的非线性部分，再设计状态反馈控制器控制混沌，使系统混沌行为控制到目标位置。对此类混沌系统作了仿真实验，仿真结果说明该方法是有效的，然后对有无补偿控制做了比较，进一步证明了此方法的有效性。