自适应神经网络控制下的非线性死区系统跟踪策略

本文主要探讨一类包含不确定项和未知死区特性的严格反馈非线性系统（Strict Feedback Nonlinear System with Unknown Dead-Zone）的跟踪控制问题。在解决此类复杂系统时，研究者采用了一种创新的方法，结合状态观测器、径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络以及自适应神经网络控制策略。 首先，针对无法直接测量的系统状态，作者设计了一个状态观测器。状态观测器是控制系统中的关键组成部分，它通过对系统可观测变量进行处理，来估计出那些隐藏的或不可测量的状态，从而实现对整个系统的全面了解。这对于处理具有死区特性的系统尤为重要，因为死区是指输入信号变化不足以引起输出显著响应的区域，这对控制性能提出了额外挑战。 接着，研究人员利用RBF神经网络来逼近未知的系统动态。RBF神经网络因其良好的泛化能力和逼近能力而被选中，能够通过学习和拟合来自数据的行为，来模拟复杂的非线性关系。这种方法有助于减少对系统精确模型的需求，提高控制的鲁棒性。 随后，作者应用Backstepping技术构建自适应神经网络输出反馈控制器。Backstepping是一种递归设计方法，通过逐级分解控制问题，将复杂的非线性控制问题转化为一系列简单的线性子问题。自适应神经网络的引入允许控制器根据实时的系统数据调整其参数，从而实现对不确定性和死区效应的动态补偿。 为了优化控制性能并减轻计算负担，文中强调了减少参数更新频率的策略。这可以通过选择合适的更新规则或者使用自适应学习率来实现，确保控制器能够在实时运行中有效地响应变化，同时避免过度频繁的参数调整导致的计算资源浪费。 最后，通过两个具体的仿真例子，作者验证了所提方法的有效性。这些仿真结果表明，该控制策略能够确保闭环系统中的所有信号保持半全局最终一致有界的性质，而且跟踪误差可以收敛到一个非常小的范围内，这证明了该方法对于这类带有死区和不确定性系统的有效跟踪控制能力。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的解决方案，结合了状态观测器、RBF神经网络和自适应神经网络控制，解决了不确定严格反馈非线性系统中包含死区的跟踪控制问题。这种方法在实际应用中具有广泛潜力，特别是在工业自动化和机器人控制等领域，能提升系统的稳定性和性能。