CMAC神经网络在非线性系统自适应反馈线性化中的应用

"基于CMAC神经网络的一类MIMO非线性系统的自适应反馈线性化，通过在已知系统标称模型的基础上，利用CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络实现对不确定性的MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化。这种方法旨在确保系统能够达到所需的跟踪性能。在非常宽松的假设条件下，借助李雅普诺夫稳定性理论，证明了闭环系统内所有信号的一致最终有界性。通过仿真算例验证了这种方法的正确性和实用性。" 本文关注的是在MIMO非线性系统控制领域的创新方法，特别是一种结合CMAC神经网络的自适应反馈线性化技术。MIMO系统是指具有多个输入和多个输出的复杂动态系统，广泛存在于各种工程领域，如航空航天、电力系统和自动化控制等。非线性系统由于其复杂的动态特性，控制设计通常更具挑战性。 CMAC神经网络是一种模仿人脑小脑功能的智能计算模型，因其在学习和记忆方面的优秀性能而被广泛应用于控制和识别任务中。在本文所提出的方法中，CMAC神经网络被用来处理系统中的不确定性，这种不确定性可能来源于模型的简化、参数变化或外部扰动。 自适应反馈线性化是一种非线性控制系统设计策略，其目标是通过适当的控制输入将非线性系统转换为近似线性系统，从而简化控制设计并提高系统性能。在本文中，这种方法依赖于已知的系统标称模型，并通过CMAC神经网络进行实时调整，以适应系统的不确定性。 李雅普诺夫稳定性理论是分析动态系统稳定性的基础工具，它允许在不完全了解系统动力学的情况下，通过构造合适的李雅普诺夫函数来证明系统的稳定性。文章表明，即使在存在模型不确定性的情况下，采用提出的控制策略，闭环系统的所有信号仍然能保持一致最终有界，这意味着系统的稳定性得到了保障。 仿真结果进一步证实了该方法的有效性和准确性，这表明在实际的实时自适应控制中，基于CMAC神经网络的反馈线性化策略可以成功地应用于MIMO非线性系统，为这类系统的控制设计提供了一种可行且高效的解决方案。