神经网络鲁棒反推控制：不确定非线性系统分析

"一类不确定非线性系统的神经网络鲁棒反推镇定控制 (2010年) - 南京邮电大学学报(自然科学版) 第30卷第2期" 本文研究了一类具有不确定性的非线性系统的鲁棒控制问题，采用神经网络和反推控制理论相结合的方法，设计了一种确保系统全局渐近稳定的控制器。通常的研究中，被控对象往往限制在严格的反馈形式，而本文的研究对象更加广泛，允许更多的非线性和不确定性存在。 反推控制是一种逐层设计控制器的方法，从系统的输出层开始，逆向地构建一系列虚拟控制器，直到输入层。这种策略能有效地处理复杂的非线性动态系统。在本论文中，作者利用反推控制来构造控制器，针对控制器设计过程中出现的不确定性，引入神经网络作为逼近工具。神经网络能够学习和适应未知或难以精确建模的系统特性，通过调整其权值来逼近这些不确定性。 文中提出了一种新的自适应算法，用于在线调整神经网络的权值。这种自适应算法能够根据系统的运行状态实时更新，以确保神经网络的逼近性能。通过精心选择虚拟控制器的参数和神经网络权值的自适应律，可以保证整个闭环系统的稳定性。 关键词中的“非线性系统”指的是系统动态行为不能简单用线性关系描述的复杂系统；“神经网络”是模拟人脑神经元结构的计算模型，用于学习和解决问题；“鲁棒控制”是指控制系统在面临不确定性时仍能保持稳定和性能良好的能力；“反推”则指上述的反向设计控制策略。 论文的主要贡献在于提供了一个通用的框架，将反推控制和神经网络相结合，解决了一类更广泛的不确定非线性系统的镇定问题。这种方法不仅增强了系统的鲁棒性，而且可以通过神经网络的在线学习能力来适应系统的不确定性变化。这一研究对于实际应用中的非线性系统控制设计具有重要的理论指导意义。