克服输入饱和的随机非线性系统鲁棒自适应模糊跟踪控制策略

本文探讨了一类具有输入饱和的纯反馈随机非线性系统中的自适应模糊跟踪控制问题。传统上，处理输入饱和非线性的设计挑战使得控制系统设计变得复杂。作者针对这一问题，首先提出了一个创新的方法：通过引入控制输入信号的平滑非线性函数，该函数能够逼近实际的饱和函数，从而缓解了非差分饱和带来的困难。 作者采用了经典的后推（backstepping）控制策略，这是一种递归设计技术，通常用于复杂的非线性系统。在这一过程中，他们利用均值定理构建了一个自适应模糊跟踪控制器。均值定理在此处的作用是确保控制器的稳健性和稳定性，即使在存在不确定性的情况下，也能保证系统性能。 自适应模糊控制是关键，因为它允许控制器根据系统的运行情况动态调整其规则库，以适应不断变化的环境。这种方法结合了模糊逻辑的灵活性和自适应控制的自学习能力，能够在不确定的系统中提供有效的控制决策。 在设计的自适应模糊控制器中，作者着重考虑了闭环系统中信号的约束，确保所有的系统变量都具有概率限制，这有助于防止系统行为超出预定范围。此外，他们还关注了系统的性能指标，特别是系统输出在均值四次值（mean quartic value）意义上的收敛性。这意味着控制器的目标是使系统输出最终收敛到所需的参考信号附近的一个小区域，表明了控制效果的精确性和稳定性。 通过仿真结果，作者验证了所提出控制方案的有效性。这些结果不仅展示了理论分析的可行性，还提供了实际应用中的性能评估，证明了在实际随机非线性系统中，具有输入约束的纯反馈情况下，这种自适应模糊跟踪控制策略能够有效地实现稳定跟踪并保持良好的性能。 这篇论文在输入受限的纯反馈随机非线性系统中，结合了自适应模糊控制、后推技术和均值定理，提出了一种鲁棒的跟踪控制策略，成功地解决了由于输入饱和带来的设计难题，并展示了在实际系统中的优良性能。这对于推进随机非线性系统控制领域的研究具有重要意义。