神经模糊滑模容错控制方法：不确定非线性系统应用

"这篇研究论文探讨了一种针对不确定非线性系统的自适应神经模糊滑动模态容错控制方法，特别关注于处理执行器效率故障和输入饱和问题。" 在控制理论与应用领域，设计有效的控制器以应对系统不确定性、故障和输入饱和是核心挑战之一。该论文"Adaptive Neural-Fuzzy Sliding-Mode Fault-Tolerant Control for Uncertain Nonlinear Systems"提出了一种创新的控制策略，旨在解决这些问题。作者包括Shiping Wen、Michael Z.Q. Chen、Zhigang Zeng、Tingwen Huang和Chaojie Li，他们在2017年8月的《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》第47卷第8期发表这一成果。 论文的核心内容是提出一种自适应神经模糊滑动模态控制方法。这种方法能够处理具有执行器故障的不确定非线性系统，并且在设计中去除了参数对控制方案的依赖，通过在线更新来应对故障的影响。具体来说，他们构建了一个神经模糊模型，用以近似不确定非线性项，而滑动模态控制器则被设计来实时估计执行器的故障边界，即使在事先不知道故障信息的情况下也能实现。 为了证明这种控制策略的稳定性，作者们利用了Lyapunov方法，在存在执行器故障和饱和的情况下验证了系统的渐近稳定性。此外，他们还将自适应神经模糊控制方法扩展到了具有积分滑动模态流形的不确定故障非线性系统以及其他常见的滑动模态表面。通过数值模拟，进一步证明了这种方法的有效性和鲁棒性。 这篇研究为非线性系统的容错控制提供了新的思路，特别是在面临执行器故障和输入限制时，其自适应能力和鲁棒性能对于实际工程应用具有重要意义。论文的贡献在于结合了神经网络和模糊逻辑的智能控制技术，以及滑动模态控制的理论，以适应复杂的系统环境，提高了系统的可靠性和性能。