自适应控制技术：应对不确定非线性系统中的类反斜线回滞

"祝建伟，陈彭年. 具有类反斜线回滞系统的自适应控制[J]. 中国计量学院学报, 2010, 21(4): 353-359." 这篇论文探讨的是在自适应控制领域中的一个挑战性问题，即如何处理具有类反斜线回滞（backlash-like hysteresis）的不确定非线性系统。类反斜线回滞是一种常见的非线性现象，它在机械系统、电气系统和控制系统中广泛存在，表现为输入与输出之间的滞后依赖于过去的历史状态，而不是当前输入的直接函数。这种现象使得系统控制变得复杂，因为传统的线性或简单的非线性控制策略可能无法有效应对。 论文提出了一种结合变结构自适应控制方法和近似自适应控制方法的解决方案。变结构控制是一种根据系统状态切换控制律的策略，其优势在于能够确保跟踪误差趋近于零。在处理具有类反斜线回滞的系统时，这种方法可以有效地抵消因回滞导致的误差积累。 同时，论文还引入了神经网络作为逼近工具，以更好地理解和适应系统的不确定性。神经网络以其强大的非线性函数逼近能力，可以用来近似系统动态，从而设计出更精确的控制策略。近似自适应控制方法的控制律是连续且光滑的，这确保了跟踪误差最终可以保持在一个给定的任意小的正数值之内，而不会持续增大。 通过具体的例子，作者证明了这两种方法在实际应用中的有效性。这不仅验证了理论分析的正确性，也为实际系统设计提供了可靠的参考。论文的研究结果对于改善具有类反斜线回滞效应的系统性能具有重要的理论和实践意义，尤其是在工程技术领域，如机器人控制、精密定位和自动化设备中。 该研究工作深入探讨了如何处理非线性系统中的类反斜线回滞问题，并提供了解决方案，这对于进一步提升复杂系统的控制精度和稳定性具有重大价值。