适应性神经控制：非线性时滞系统的纯反馈与非对称饱和执行器

"Adaptive Neural Control for a Class of Pure-Feedback Nonlinear Time-Delay Systems with Asymmetric Saturation Actuators" 这篇研究论文主要探讨了适应性神经控制在一类具有未知非对称饱和执行器的纯反馈非线性时滞系统中的应用。文章作者包括Zhaoxu Yu、Shugang Li和Zhaosheng Yu，分别来自中国华东理工大学、上海大学管理学院和华南理工大学电力学院。 文章的发表历程显示，该论文于2014年12月3日提交，经过修订后于2015年5月21日再次提交，并于同年9月8日被接受。通信作者是Long Cheng，最终于2015年9月25日在线发布。关键词包括：非线性系统、神经网络、时变时滞、非对称饱和执行器和Razumikhin引理。 论文摘要指出，研究中处理的问题是针对一类具有不确定性的纯反馈非线性时滞系统，这些系统中存在未知的分布式时变时滞和非对称饱和执行器。这种问题具有挑战性，主要是由于未知的时变时滞和执行器的非对称饱和特性。特别地，论文提出了一种基于神经网络的自适应控制策略，旨在解决由于这些复杂因素引起的跟踪控制问题。 适应性神经控制是一种利用神经网络模型来近似系统动态并进行在线参数调整的控制方法。在这种情况下，神经网络被用来补偿系统的不确定性，同时通过自适应机制学习和估计系统的未知参数。非对称饱和执行器是指执行器的输入限制不是对称的，这可能导致控制性能下降和系统稳定性问题。 论文可能涵盖了以下内容： 1. 非线性系统模型的建立，包括时滞和非对称饱和执行器的影响。 2. 神经网络的结构设计和学习算法，以逼近复杂的系统动态。 3. 自适应控制律的构造，以确保系统在时变时滞和执行器饱和下的稳定性和跟踪性能。 4. Razumikhin引理的应用，这是一种数学工具，用于证明带有时滞的系统的稳定性。 5. 模型的理论分析，包括稳定性证明和误差界估计。 6. 可能还包括数值模拟或实验结果，以验证所提方法的有效性和鲁棒性。 该研究为解决具有复杂动态特性的实际工程系统控制问题提供了一种新的解决方案，特别是在化工、电力和其他领域的控制系统设计中，这类问题尤其常见。