神经网络动态观测器在不确定性识别中的应用

"神经网络的自适应不确定性识别是关于通过动态神经网络来识别系统中的不确定性问题，包括参数不确定性、干扰、故障或系统负载。本文提出了一种动态神经网络观察器设计方法，其中权重矩阵可自适应调整，以实现不确定性识别。数值模拟表明，该识别算法对干扰、故障或系统负载更为适用，并且在已知系统负载的情况下，能够将系统建模为多模型模式。关键词包括：自适应学习、观察器、神经网络。" 正文： 在控制理论和自动化领域，系统的不确定性是一个普遍存在的挑战。神经网络作为一种强大的非线性模型，被广泛应用于不确定性系统的建模与识别。文章“神经网络的自适应不确定性识别”深入探讨了如何利用神经网络来处理这些不确定性，包括参数不确定性、外部干扰、非线性效应以及可能的故障情况。 首先，文章强调了不确定性在系统建模中的重要性。例如，构造不确定性（如传感器和执行器的不精确性）和外在干扰（如环境因素或输入信号的噪声）都会影响模型的准确性。此外，非线性特性是许多实际系统固有的属性，它们增加了建模的复杂性。 文章提出了一种动态神经网络观察器的设计方案，这是一种基于神经网络的新型识别方法。在这个观察器中，系统的不确定性被转化为待识别的权重矩阵。这些权重矩阵可以自适应地调整，以捕捉和补偿系统行为的变化，从而提高模型的适应性和鲁棒性。 通过数值模拟，作者展示了所提出的识别算法在应对干扰、故障和系统负载变化时的优势。在有扰动或故障的条件下，这种自适应方法能更有效地追踪系统状态，提供更准确的预测。对于给定的系统负载，算法能够将系统表示为多个并行的子模型，这反映了系统在不同条件下的多模态行为，增强了模型的灵活性。 关键词“自适应学习”指的是权重矩阵的在线更新能力，这是神经网络能够适应不断变化的环境的关键特性。“观察器”通常用于估计未测量的系统变量，而在此文中，它被扩展为一个能够识别不确定性的工具。“神经网络”作为核心工具，利用其强大的函数逼近能力，能够逼近复杂的系统动态。 这篇研究论文提供了一个创新的框架，利用神经网络和自适应技术来处理不确定性，这对于控制工程和自动化领域的研究具有重要的参考价值。这种方法不仅提高了模型的精度，还能有效地应对现实世界中的各种不确定性因素，从而提升系统的整体性能。