神经网络自适应控制：随机非线性时滞系统有界镇定

"该资源是一篇发表在2010年《控制理论与应用》第27卷第7期上的学术论文，主要研究了不确定随机非线性时滞系统的自适应有界镇定问题。作者为余昭旭和杜红彬，来自华东理工大学自动化系。" 在这篇文章中，作者探讨了一类特殊的控制系统——不确定严格反馈随机非线性时滞系统。这类系统的特点在于其动态特性包含不确定性、随机性以及时间延迟，这些因素都会对系统的稳定性和性能产生显著影响。传统的控制策略可能难以有效应对这种复杂情况。 文章的核心是引入神经网络参数化和Backstepping方法来设计自适应控制策略。神经网络作为一种强大的非线性函数逼近工具，能够有效处理非线性系统的复杂行为。Backstepping方法则是一种反向传播的控制设计技术，通过逐步构造虚拟控制器来确保整个系统的稳定性。 作者提出的新型神经网络自适应控制策略具有较少的学习参数，这意味着它在实现过程中可能更加简便且易于实施。通过这种策略，他们旨在确保系统在半全局范围内实现随机有界稳定性，即系统的所有误差信号在概率意义上都是有界的。 为了验证新方法的有效性，作者进行了数值仿真。仿真的结果支持了所提控制器设计方法能够成功地镇定系统，并保持其性能在可接受的范围内。这表明，尽管系统存在不确定性、随机性和时滞，但通过这种自适应控制策略，仍有可能实现稳定的系统运行。 文章的关键词包括自适应控制、神经网络、Backstepping技术、随机系统和时滞，表明了研究的主要方向和技术手段。根据中图分类号"TP273"，我们可以推断这篇文章属于自动控制领域的研究。 文献标识码"A"通常表示该论文是原创性的科学研究成果，具有较高的学术价值。这篇论文为处理复杂随机非线性时滞系统的控制问题提供了新的思路和方法。