自适应神经网络控制不确定执行器非线性系统

"一类不确定执行器非线性系统的自适应控制" 这篇研究论文主要探讨了针对一类带有不确定执行器非线性的控制系统的自适应神经网络控制策略。在实际的控制系统中，执行器的非线性特性，如死区、齿隙和“类齿隙”磁滞效应，常常会给控制性能带来挑战。作者们建立了一个全面的非线性执行器模型，该模型考虑了这些常见的非线性现象。 论文的核心是提出了一种自适应控制方法，该方法结合了非线性执行器模型和Nussbaum增益技术来解决不确定性问题。Nussbaum函数是一种特殊的数学工具，能够在不知道非线性特性具体参数边界的情况下，处理那些无法事先确定符号的非线性问题。特别地，当非线性特性表现为死区时，该方法能够适应死区的时变坡度。 为了进一步提高控制性能，论文中还引入了自适应补偿项，目的是抵消建模误差和外部干扰的影响。通过这种方式，控制系统能够自我调整，以适应执行器非线性特性和未知扰动的变化。 在理论分析的基础上，作者们进行了仿真研究，以验证所提出的自适应控制方法的有效性。仿真结果证实了该方法在应对不确定执行器非线性系统时的稳定性和鲁棒性。 关键词涉及的领域包括自适应控制、执行器非线性、Nussbaum函数以及非线性系统。这篇论文对于理解和解决实际工程中遇到的非线性控制问题具有重要的理论价值和实践意义，特别是对于那些需要处理不确定性和非线性执行器的控制系统设计者来说，提供了新的思路和方法。