神经网络自适应H∞控制：不确定非线性系统的新方法

"不确定非线性系统的神经网络自适应H∞跟踪控制 (2004年)" 本文探讨了一种针对不确定非线性系统的新型神经网络自适应H∞跟踪控制策略。作者潘晓宁、胡寿松和侯霞来自南京航空航天大学自动化学院，他们在2004年6月的《控制与决策》杂志第19卷第6期中发表了这篇论文。文章通过文章编号1001-0920(2004)06-0616-05和文献标识码A进行引用，并被归类在自然科学领域。 该研究主要解决的问题是如何设计一个能够有效处理不确定性和非线性影响的控制系统。论文提出了一个结合了H∞理论和神经网络的混合自适应控制方法。首先，利用线性微分包含（LDD）技术来近似系统模型中的非线性部分，这有助于简化复杂系统的建模过程。接着，在考虑外部扰动因素的前提下，设计了一个忽略不确定项的H∞线性跟踪控制系统参考模型。这个参考模型旨在提供一个理想的系统行为标准，使得实际系统能够尽可能接近这个理想状态。 接下来，设计的H∞线性跟踪控制器被应用于控制实际的非线性不确定系统。在此过程中，系统的实际状态以及与参考模型的状态误差被用作在线神经网络的输入。通过动态调节神经网络的权重，可以逐步校正并消除系统的不确定性，从而实现稳定且高效的跟踪控制。 论文的仿真结果验证了所提出设计方法的有效性，证明了这种混合自适应控制策略能够在不确定非线性系统中实现精确的跟踪控制，同时对系统扰动具有良好的抑制能力。这种方法对于工业过程控制、机器人控制等领域的应用具有重要的理论和实践价值，特别是在面临复杂环境和非线性模型的控制系统设计中。 这篇论文为处理不确定非线性系统的控制问题提供了新的视角和方法，展示了神经网络和H∞控制理论的结合如何能增强系统的鲁棒性和自适应性能。其方法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中展现出显著的潜力。