神经网络迭代学习控制：未知死区非线性系统的解决方案

"具有未知死区输入非线性系统的迭代学习控制" 本文主要研究了一类具有未知死区输入的非线性系统的控制问题，提出了一种基于神经网络的迭代学习算法，旨在实现有限作业区间内的精确轨迹跟踪。在传统的迭代学习控制理论中，通常要求受控系统的非线性特性满足全局Lipschitz连续条件，但这一限制在实际应用中往往难以满足。因此，该文提出的方法通过Lyapunov-like方法设计学习控制器，有效地放宽了这一条件。 迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）是一种先进的控制策略，它通过反复执行相同的任务并在每次迭代中学习并修正控制输入，以提升系统的跟踪性能。在本文的背景下，ILC被用于处理具有未知输入死区的非线性系统，死区输入常常出现在实际的工程系统中，如机械传动、电气驱动等，它会导致控制性能下降和稳定性问题。 神经网络（Neural Network, NN）作为一种强大的非线性函数逼近工具，被用来近似和补偿由于输入死区导致的强非线性特性。通过训练神经网络，可以学习并校正由于输入死区引起的跟踪误差，从而提高系统的跟踪性能。同时，为了进一步减少神经网络逼近误差对系统性能的影响，论文中还引入了误差界估计，并在控制器设计中包含了补偿机制。 在Lyapunov-like方法的指导下，设计的控制器能够确保系统的稳定性和收敛性。这种方法允许处理更广泛的非线性动态，而不仅限于Lipschitz连续的系统。通过这种方式，即使在面对未知的输入死区非线性时，系统也能实现有效的轨迹跟踪控制。 关键词包括迭代学习控制、死区输入、神经网络和非线性系统，这些都揭示了本文研究的核心内容。文章发表在《控制与Control》2009年1月的第24卷第1期，对中国图书馆分类号TP273，文献标识码为A，表明这是一篇关于自动控制技术的学术论文。 该研究为解决实际工程中具有未知死区输入非线性系统的控制问题提供了一种创新的解决方案，通过结合迭代学习控制和神经网络技术，提高了系统的跟踪精度和鲁棒性，具有重要的理论和实践意义。