神经网络在MIMO非仿射系统自适应控制中的应用

"这篇论文主要探讨了基于神经网络的MIMO非仿射非线性系统自适应输出反馈控制方法。作者赵品针对一类多输入多输出（MIMO）非仿射非线性系统，设计了一种控制策略，目的是使系统的输出信号能够精确跟踪给定的光滑信号。" 本文关注的核心知识点包括： 1. **MIMO非仿射非线性系统**：这类系统具有多个输入和多个输出，且其动态行为不遵循线性或仿射规则，即系统内部的相互作用是非线性的。 2. **神经网络**：作为非线性函数逼近工具，神经网络被用来补偿系统中的非线性部分。神经网络通过学习和调整权重来逼近复杂函数，从而适应系统的动态变化。 3. **自适应输出反馈控制**：这是一种控制策略，即使在无法直接测量所有系统状态的情况下，也能通过反馈机制调整控制输入，确保系统性能。 4. **状态观测器**：为了估计不可测量的状态变量，设计了状态观测器。观测器根据系统的输入和输出信息来估算那些不可直接获取的状态。 5. **自适应律**：自适应控制的关键在于自适应律的动态调整，它决定了神经网络权重更新的速度，以最佳地逼近系统非线性。 6. **鲁棒控制项**：为了应对系统不确定性及外部干扰，设计了鲁棒控制项，增强了系统对不确定性和扰动的抵抗力。 7. **系统稳定性分析**：利用Lyapunov方法，论文证明了所提控制策略能确保系统的稳定性。 8. **仿真结果**：通过仿真，展示了所提方法在实际应用中的有效性和可行性。 该论文在现有研究的基础上，特别是在SISO（单输入单输出）系统和MIMO系统自适应输出反馈控制的文献基础上，对含有不确定性和干扰的MIMO非仿射非线性系统进行了深入研究，提出了一种新颖的控制方案。尽管有文献涉及SISO系统和神经网络的自适应控制，但对于MIMO非仿射非线性系统，基于神经网络的自适应鲁棒输出反馈控制方案的报道较少。因此，本文的贡献在于填补了这一领域的研究空白。