鲁棒自适应神经控制：ELM在MIMO非线性系统中的应用

"基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制 (2015年)" 本文主要探讨了一种应用于多输入多输出（MIMO）仿射非线性动态系统的鲁棒自适应神经控制策略，该策略基于极限学习机（ELM）。ELM是一种高效的机器学习算法，它在单隐层前馈网络（SLFNs）中随机确定隐含层参数，而仅需优化输出权重，因此能够快速学习并具有出色的泛化能力。 在所提出的控制方法中，ELM被用来近似系统的未知非线性部分。由于非线性系统的复杂性，通常需要处理逼近误差以及外部干扰的影响。为此，文章设计了参数自适应律来适应ELM网络的权重、逼近误差以及外界扰动的未知上界。通过Lyapunov稳定性分析，作者证明了这种方法能够确保闭环系统的所有信号实现半全局最终一致有界，即系统在一定条件下能够保持稳定。 具体来说，控制策略的实施步骤包括： 1. 利用ELM的快速学习特性，构建一个神经网络模型来逼近系统的非线性行为。 2. 设计自适应规则来估计和调整网络权重，以应对系统中未知的非线性项。 3. 建立适应性机制以处理逼近误差和外界扰动，确保控制器能够对不确定性进行有效补偿。 4. 应用Lyapunov稳定性理论，证明整个闭环系统的稳定性，保证系统性能的鲁棒性。 仿真结果验证了所提控制方法的有效性和实用性，特别是在处理MIMO系统中的非线性问题时，该方法显示出了良好的控制性能和适应性。 关键词涉及的领域包括：鲁棒自适应神经控制，极限学习机，单隐层前馈网络，多输入多输出系统，以及仿射非线性系统。这些关键词揭示了研究的核心技术和应用背景，对于理解和应用这一控制策略至关重要。 这项工作为解决复杂非线性系统的控制问题提供了一个新的视角，特别是对于那些难以通过传统控制理论处理的MIMO系统。通过结合ELM的高效学习能力和自适应控制策略，该方法有望在实际工程应用中发挥重要作用，如机器人控制、航空航天系统、电力系统等领域。