自适应动态规划在非线性系统镇定中的应用：应对未知执行器饱和度

"这篇研究论文探讨了如何使用自适应动态规划算法解决执行器饱和度未知的非线性系统的镇定问题。控制策略包括一个非线性的名义最优控制器和基于神经网络（NN）的前馈饱和补偿器。对于没有执行器饱和的名义系统，通过建立一个批评型神经网络来处理汉密尔顿-雅各比-贝尔曼方程，从而在线获得近似名义最优控制策略。然后，通过使用基于神经网络的前馈控制环路来补偿被认为是饱和非线性的未知执行器饱和。论文证明了这种方法的稳定性，并在非线性动力学系统中进行了应用。" 这篇研究论文的核心内容集中在解决一类特殊的控制系统问题，即那些由于执行器饱和导致性能受限的非线性系统。执行器饱和是指控制系统中的执行机构达到其物理限制，无法再进一步改变输出，这在实际工程系统中是常见的问题。论文提出的解决方案基于自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP），这是一种优化控制策略的方法，它可以在系统运行过程中逐步学习和改进控制策略。 ADP通常包括两个主要部分：一是评价函数，它衡量系统状态的优劣，对应于解决的汉密尔顿-雅各比-贝尔曼（Hamilton-Jacobi-Bellman, HJB）方程；二是控制策略，它决定了系统的下一步行动。在本研究中，对于没有执行器饱和的系统，通过批评型神经网络（Critic NN）解决了HJB方程，从而得到近似的最优控制策略。 然而，当考虑执行器饱和时，问题变得更加复杂。论文提出使用一个基于神经网络的前馈控制环路来补偿这种饱和非线性。这个NN模型能够学习和预测执行器的饱和行为，通过前馈控制信号来抵消饱和的影响，使得系统能够在饱和约束下保持稳定。 论文的重点在于设计和分析这种控制策略的稳定性。作者们证明了在考虑未知执行器饱和的情况下，所提出的控制策略能够保证系统的全局渐近稳定性。这意味着，尽管存在不确定性，系统的状态将随着时间推移趋向于一个稳定的平衡点。 这项研究为解决执行器饱和的非线性系统提供了一个新颖且实用的控制框架，利用自适应动态规划和神经网络技术克服了执行器饱和带来的挑战。这一方法对实际工程中的控制系统设计具有重要的理论和实践意义，特别是在那些执行器性能受限的复杂非线性系统中。