自适应神经控制：非线性系统未知控制方向与输入死区处理

"这篇研究论文探讨了一种针对具有未知控制方向和输入死区的非线性系统的自适应神经控制方法。在系统存在未建模动态、未知控制方向和执行器死区的情况下，该方法利用了Nussbaum增益函数来处理不确定性。基于径向基函数神经网络的结构特性，设计了一种基于反步学习的自适应神经控制算法。该论文的主要贡献在于，为非严格反馈非线性系统开发了一种结合反步方法的神经控制算法，并且适应性律的数量是其关键特点。" 文章深入研究了非线性控制系统的设计问题，特别是当系统具有未知控制方向和输入死区时的情况。未知控制方向给控制设计带来了挑战，因为这使得系统的动态行为变得更加复杂和难以预测。输入死区是实际系统中常见的非线性特性，它会导致控制性能下降和系统稳定性问题。 Nussbaum增益函数在此类问题中起着至关重要的作用，因为它允许控制器在控制方向不确定的情况下仍然能保持稳定性和收敛性。Nussbaum函数是一种特殊的数学工具，可以在控制信号的符号未知或变化时保证控制律的连续性。 论文采用反步学习策略来设计自适应神经控制算法。反步方法是一种分步设计控制策略，它将复杂的非线性系统分解为一系列更易于处理的子问题，从而逐步构建全局控制器。这种方法特别适合处理非严格反馈形式的非线性系统，其中系统的某些部分的动态不能直接通过状态变量来表示。 径向基函数神经网络（RBFNN）被用来逼近系统中的未知非线性函数，利用其强大的非线性映射能力。通过调整网络的权值，RBFNN可以在线学习并适应系统的未知动态，同时减少由于输入死区导致的控制误差。 论文的主要创新点在于，它综合了反步控制、Nussbaum函数和神经网络技术，提出了一种新的控制算法，能够处理具有未知控制方向、未建模动态和输入死区的非线性系统。此外，该文还讨论了适应性律的设计，这些适应性律用于更新神经网络的权重，以确保系统的稳定性和跟踪性能。 这篇论文为解决实际工程中非线性系统的控制问题提供了理论基础和实用方法，对于理解和改善具有不确定性特性的复杂系统的控制性能具有重要意义。