神经网络自适应控制：一类带有死区模型随机系统的跟踪解决方案

本文主要探讨了一类带有死区模型的随机严格反馈非线性系统中的自适应跟踪控制问题。作者朱柏城、张天平和王飞针对这类系统的特点，利用神经网络的逼近能力和后推设计方法提出了一种创新的控制方案。传统的神经网络自适应控制设计通常依赖于网络节点数，但本文提出的方案突破了这一限制，使得控制律和自适应律的设计不再受限于神经网络的具体结构。 核心思想是通过Lyapunov稳定性理论来确保闭环系统的稳定性。Lyapunov函数在此发挥了关键作用，它是一种重要的工具，用于证明系统的稳定性，特别是在非线性系统中。通过Lyapunov函数的分析，作者证明了闭环系统的所有信号都有概率上界的特性，这表明系统在存在随机扰动的情况下仍然保持了某种程度的可控性。 文章特别关注误差信号的稳定性，证明了在二阶或四阶矩的意义下，误差信号能够实现半全局一致终结有界，这意味着在大部分情况下，系统的跟踪误差都能得到有效控制，达到期望的性能指标。 与现有文献相比，本文的贡献在于简化了控制设计过程，降低了对神经网络结构的依赖，这对于实际应用具有重要意义，因为实际系统可能难以准确地预设网络节点数。此外，通过仿真结果的验证，文章证实了所提控制方案的有效性和实用性，证实了它在处理带有死区模型的随机非线性系统中的控制效果。 这篇论文的研究背景是随机非线性系统控制的热门领域，其中不确定性、模型复杂性和随机干扰是需要克服的主要挑战。作者综合运用了后推设计、神经网络、Lyapunov函数等多种技术手段，为解决这类系统的自适应跟踪问题提供了一个新的视角和方法。 值得注意的是，本文的研究得到了国家自然科学基金和江苏省自然科学基金项目的资助，体现了其学术价值和研究的前沿性。文章的发表时间为2012年11月，对于后续相关领域的研究者来说，它提供了宝贵的研究参考和进展线索。