非仿射非线性系统自适应神经网络控制器设计

"这篇论文提出了一种新颖的自适应神经网络控制器设计，针对一类不确定的非仿射非线性系统，结合滑模控制（SMC）理论，解决了系统的跟踪控制问题。通过使用神经网络（NNs）和基函数的特性，开发了一种新的Lyapunov函数，该函数不仅依赖于系统状态，还依赖于控制输入变量，以设计控制律和自适应律。这种方法克服了现有文献中的不足，并考虑了集总干扰。经过理论分析，证明了跟踪误差能够渐近收敛到零。仿真结果验证了该方法的有效性。" 文章详细介绍了针对非仿射非线性系统的一类新控制策略。非仿射非线性系统是一种复杂动态系统，其数学模型不遵循仿射关系，即系统的输出不直接与输入呈线性关系。这类系统的控制通常更具挑战性，因为传统的线性控制方法往往难以适用。 作者们提出了基于滑模控制理论的解决方案。滑模控制是一种强大的非线性控制策略，它通过设计一个“滑动表面”，使得系统在达到这个表面后能快速、鲁棒地跟踪期望的轨迹。在此基础上，他们引入了神经网络，神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，能够对非线性函数进行逼近，从而适应非线性系统的动态特性。 此外，他们创新性地设计了一个Lyapunov函数，这种函数同时依赖于系统状态和控制输入，这在传统Lyapunov稳定理论中并不常见。Lyapunov函数在控制理论中用于证明系统的稳定性，这里的新型设计有助于更好地调整控制策略和自适应律，以保证系统性能。 文中提到的方法还考虑了集总干扰，这是实际系统中常见的现象，如外部噪声、未建模动态或参数摄动等。通过理论分析，证明了即使在存在这些干扰的情况下，所提出的控制策略也能使跟踪误差渐近收敛到零，这意味着系统的跟踪性能在长期运行中会趋于理想状态。 最后，通过仿真测试，验证了该方法在实际应用中的有效性。这表明，结合滑模控制和神经网络的自适应控制器设计可以有效解决非仿射非线性系统的跟踪控制问题，提供了一种实用且高效的控制方案。 这篇论文为非仿射非线性系统的控制问题提供了一种新的视角，尤其是在处理不确定性与干扰时，展示了强大的适应性和鲁棒性。这种方法对于未来在机器人、航空航天、电力系统等领域的非线性控制系统设计具有重要的参考价值。