神经网络在非线性系统观测器设计中的应用

"基于神经网络的非线性系统的观测器设计 (2000年) - 清华大学学报(自然科学版), ISSN1000-0054, CN11-2223/N, 文献标识码A, 中图分类号TP183" 这篇2000年的论文探讨了非线性系统观测器设计的一个新方法，利用前馈神经网络的功能逼近能力来解决这一控制领域的关键问题。非线性系统的观测器设计对于理论研究和实际应用都至关重要，因为它涉及到如何通过有限的信息来估计系统状态。作者们提出了一种基于神经网络的状态观测器设计，这种设计能够处理复杂的非线性动态。 在该设计中，他们建立了一个Lyapunov函数，这是一种在稳定性分析中常见的工具，用于证明系统的稳定性。通过Lyapunov函数，作者给出了网络权系数矩阵的在线学习规则，即δ-修正，这是一种动态更新权重的方法，确保了网络权重矩阵的最终一致有界性。这意味着随着时间的推移，网络能够逐渐收敛到一个稳定的状态，准确地估计系统状态。 论文中特别提到了单臂机器手的例子，作为实施该方法的实际应用。通过仿真实验，作者验证了基于神经网络的观测器在非线性系统状态估计中的有效性。这种方法不仅能够处理静态模型，还能适应系统参数的变化，体现了神经网络在自适应控制中的潜力。 传统的非线性系统观测器设计方法包括扩展卡尔曼滤波、线性化滤波、白适应观测器、集合论法和变结构法等，但这些方法可能在处理复杂非线性动态时遇到挑战。而神经网络由于其强大的非线性映射能力和自我学习特性，为解决这个问题提供了新的途径。论文中提出的两类神经网络观测器设计方法，尤其是后者，能够根据输出误差实时调整网络权重，增强了观测器的适应性和鲁棒性。 这篇论文在非线性系统控制领域做出了重要贡献，它展示了神经网络在设计状态观测器方面的潜力，并通过具体实例验证了理论的有效性。这一研究对于后续的非线性控制系统设计和优化有着深远的影响。