非严格反馈随机非线性系统的基于观测器的自适应神经动态面控制

"这篇研究论文探讨了一种针对非严格反馈随机非线性系统的基于观测器的自适应神经动态表面控制方法。作者包括Zhaoxu Yu, Shugang Li及Fangfei Li，该文章发表在《国际系统科学期刊》(International Journal of Systems Science)上，卷号47，第1期，页码194-208。文章的DOI为10.1080/00207721.2015.1043364，于2015年5月13日在线发布。" 在控制系统领域，非严格反馈系统是一种具有内部循环但没有直接将所有状态变量反馈到控制器的系统结构。随机非线性系统则是在系统模型中包含随机因素的非线性动态系统。在这种复杂系统中，设计有效的控制策略是一项挑战。 论文提出的基于观测器的自适应神经动态表面控制策略，旨在解决这类系统的控制问题。观测器设计用于估计系统无法直接测量的状态变量，而神经网络则被用来近似系统中的未知非线性函数，以实现对系统行为的精确建模。动态表面控制(Dynamic Surface Control, DSC)是一种避免传统滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)中出现的高频率抖振的方法，它通过引入一个辅助系统来管理控制律的设计，从而达到稳定控制的目的。 在自适应控制中，控制器的参数会根据系统运行情况自动调整，以适应系统动态的变化。结合神经网络的自学习能力，这种策略能够处理系统参数不确定性以及外部扰动的问题。此外，由于采用了观测器，即使部分状态不可直接测量，也能实现对整个系统的有效控制。 文章详细阐述了控制算法的构建过程，包括神经网络的训练、观测器的设计、自适应机制的设定以及稳定性分析。作者可能还提供了数值模拟或实际应用案例来验证所提出控制策略的有效性和鲁棒性。 这篇论文对于理解并解决非严格反馈随机非线性系统的控制问题提供了新的视角和工具，对于从事相关领域的研究人员和工程师来说，是一份重要的参考资源。