自适应神经网络控制：克服非线性系统不确定性

"该资源是一篇2009年的学术论文，主要研究具有不确定性的非线性系统的自适应神经网络L2增益控制方法。通过结合Hamilton-Jacobi-Issacs (HJI)不等式和自适应神经网络策略，论文提出了一种控制器设计方法，旨在克服对被控对象精确建模的需求。文中利用神经网络来拟合系统模型的偏差，并通过补偿控制器和权值自适应调节来修正这些误差，以确保闭环系统满足L2性能准则。仿真结果验证了该方法的有效性。" 文章详细讨论了针对不确定非线性系统的自适应神经网络L2增益控制策略。在实际工程应用中，由于系统的复杂性和不确定性，精确建模往往是困难的，这限制了传统控制方法的应用。L2增益控制是一种评估系统稳定性与性能的重要工具，它关注的是系统输出对扰动的响应强度。 作者们提出的方法创新地结合了HJI不等式和自适应神经网络，HJI不等式是解决动态规划问题的一种数学工具，常用于分析和设计鲁棒控制器。神经网络在这里扮演了关键角色，它可以学习和逼近系统模型的非线性特性，以适应不确定性。当神经网络对系统模型进行拟合时，可能会出现拟合误差。为了解决这个问题，论文中引入了一个补偿控制器和神经网络权重的自适应调节规则。这种在线自适应调整能够实时修正神经网络权重，从而减小拟合误差，保证系统满足L2性能标准，即系统输出对扰动的L2范数有限。 通过仿真试验，该论文展示了所提控制器设计方法的有效性。这种方法的优势在于，它不需要被控对象的精确数学模型，而是依赖于神经网络的自适应能力和对不确定性模型的适应性。这在处理复杂的、难以精确建模的系统时特别有用，大大拓宽了控制理论在实际工程问题中的应用范围。 关键词包括L2增益、神经网络控制以及HJI不等式，这些关键词突出了该研究的核心技术与理论基础。该论文的发表对于理解和改进不确定非线性系统的控制策略具有重要意义，为未来相关领域的研究提供了有价值的参考。