自适应神经网络在不确定非线性系统鲁棒H∞控制中的应用

"该论文是2007年发表在《智能系统学报》上的一篇工程技术论文，主要探讨了一种基于自适应神经网络的不确定非线性多输入时变系统的鲁棒H∞控制方法。作者是李钧涛和贾英民，来自北京航空航天大学第七研究室。该研究旨在解决一类不确定非线性系统的控制问题，通过引入神经网络逼近器，设计了非线性H∞控制器和补偿控制器，以消除输入扰动和估计器误差的影响。仿真结果在机器人系统中验证了这种方法的有效性。" 本文介绍的是一种针对不确定非线性多输入时变系统的新型鲁棒H∞控制策略。H∞控制是一种保证系统性能的同时，最小化系统对外部干扰和内部不确定性敏感度的控制理论。在传统的H∞控制中，通常需要对输入扰动和估计器误差做出有界性的假设，这在实际应用中可能难以满足。为了克服这一限制，作者引入了两个自适应神经网络逼近器。 自适应神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，能够通过学习和调整权重来逼近复杂的非线性函数。在本研究中，这些神经网络被用来近似系统中的不确定性，从而实现对不确定性的在线估计和补偿。通过简化后的Hamilton-Jacobi-like不等式，作者设计了一个非线性H∞控制器，这个控制器可以动态地调整其参数以适应系统状态的变化，同时保证了系统的稳定性。 此外，还设计了一个匹配不确定项补偿控制器，它的作用是进一步抵消由于神经网络逼近误差和输入扰动导致的影响。这种方法的优势在于，它不需要对输入扰动和估计器的最优逼近误差做出严格的有界性假设，从而扩大了该控制策略的应用范围。 论文通过机器人系统的鲁棒跟踪控制仿真进行了验证，结果显示，提出的控制方案能够有效地抑制不确定性，实现系统的稳定跟踪控制。这表明，这种基于自适应神经网络的鲁棒H∞控制策略对于处理实际工程中的复杂非线性系统具有很高的实用价值。 这篇论文为不确定非线性系统的控制提供了一种创新的解决方案，利用自适应神经网络提高了控制性能，降低了对外部干扰和系统内部不确定性的敏感度。这项工作对于理解和应用神经网络在控制系统中的作用，以及发展更鲁棒、更适应性强的控制策略具有重要的理论和实践意义。