新型鲁棒自适应控制：神经网络解决严反馈非线性系统

"一类严反馈非线性系统的神经网络控制" 本文关注的是不确定严反馈非线性系统的跟踪控制问题。在控制系统领域，严反馈非线性系统是一种特殊的非线性动态系统，其反馈路径中包含非线性项，这使得控制设计变得复杂。不确定性通常指的是系统模型中的未知或不可预知因素，可能来源于参数变化、外界扰动或建模误差等。 针对这类系统，研究者提出了一种基于单一神经网络的鲁棒自适应控制策略。神经网络作为一种强大的非线性函数逼近工具，能够有效模拟和近似系统中的未知部分。通过单一神经网络，该方法简化了控制设计过程，减少了计算需求，避免了传统方法中可能出现的复杂性和高计算负荷。 新提出的控制设计方法直接给出了实际控制律和自适应律，这意味着控制器可以根据系统的实时状态自适应地调整其行为，以应对不确定性。关键在于，这种方法能够确保闭环系统的稳定性，所有信号都会保持半全局一致最终有界，这是一种重要的稳定性概念，意味着系统在经过一段时间后将进入一个稳定的运行状态，并且控制性能良好。 此外，通过适当调整控制参数，可以进一步优化系统的性能，使得跟踪误差可以被减小到任意小的程度。这一特性对于实现精确的系统跟踪至关重要，特别是在精密控制应用中，如机器人操作、航空航天控制和自动化生产等领域。 文章通过仿真结果验证了所提方法的有效性，这些结果展示了在不确定严反馈非线性系统中，采用神经网络控制策略能够实现准确的跟踪控制，即使面对系统参数的变化和外部干扰，也能保持良好的控制性能。这为实际应用提供了理论支持，对提高非线性系统的控制精度和鲁棒性具有重要意义。 这项工作在非线性控制系统理论中开辟了新的路径，通过单一神经网络的引入，解决了控制设计的复杂性和计算效率问题，同时保证了系统的稳定性和跟踪性能。对于不确定严反馈非线性系统的控制研究，这是一个重要的进展，对于实际工程应用具有很高的价值。