动态神经网络驱动的非线性系统自适应观测器设计

本文主要探讨了基于动态神经网络的非线性不确定系统自适应观测器的设计方法。在当前的科技背景下，随着人工智能和机器学习技术的发展，动态神经网络因其强大的函数拟合能力和自适应性，在控制系统设计中得到了广泛应用。非线性系统因其复杂的行为特性，传统观测器可能难以准确估计其状态，因此，针对这类系统的观测器设计是控制理论中的一个重要挑战。 作者杨晋勇和贾英民针对一类非线性不确定系统，提出了一个创新的解决方案。他们的设计策略着重于处理系统中存在的不确定性因素，这在实际应用中是非常关键的，因为现实世界中的系统往往受到各种难以预知的扰动或变化影响。通过将动态神经网络融入观测器设计，他们能够利用神经网络强大的非线性建模能力来逼近复杂的系统模型，同时考虑到神经网络逼近误差的影响，确保观测器的稳定性和精度。 为了增强观测器的鲁棒性，文章引入了鲁棒控制项，这是一种旨在抵消不确定性和噪声干扰的有效手段。鲁棒控制的设计使得观测器能够在存在不确定性的情况下，仍能保持良好的性能，这对于保证系统的可靠性和稳定性至关重要。此外，他们还设计了一套参数自适应律，允许神经网络的权值在线进行实时调整，这意味着网络不需要预先进行繁琐的离线训练，节省了时间和计算资源。 这篇论文提供了一个实用的方法论框架，不仅提升了非线性不确定系统观测器的设计效率，而且提高了其适应环境变化的能力。这对于推进智能控制领域，特别是在工业自动化、航空航天等对系统性能要求极高的行业中，具有重要的理论价值和实际应用前景。通过动态神经网络和自适应策略的结合，未来有可能实现对复杂系统状态的高效、准确跟踪，从而推动控制技术的革新和发展。