基于神经网络的鲁棒非线性微分代数子系统控制方法

本文主要探讨了"基于神经网络方法的不确定非线性微分-代数子系统的鲁棒反推镇定控制"这一主题，针对的是指数1且关联可测的复杂系统。在实际应用中，这类系统广泛存在于电力系统、经济系统以及受限机器人等多领域，其中非线性微分-代数方程(DAE)模型占据核心地位。尽管对于线性DAE系统的研究已经相对成熟，但非线性DAE系统的控制理论仍然面临挑战。 文章的主要贡献是结合反推方法和神经网络技术来解决非线性DAE子系统的鲁棒控制问题。反推方法是一种逆向设计策略，通过从目标状态出发逐步构建控制器，确保系统稳定性。作者采用3层神经网络来逼近在每个控制步骤中出现的不确定性项，这有助于提高控制器的精确度和鲁棒性。神经网络权重的自适应算法在此过程中起到了关键作用，通过对网络权重的在线调节，能够适应系统的变化，确保控制器性能的持续优化。 研究者还特别关注了虚拟控制器参数的选择，这直接影响到闭环系统的动态行为。通过精心挑选这些参数，他们最终获得了能够使闭环系统渐近稳定的控制器。值得注意的是，这项工作得到了国家自然科学基金、江苏省自然科学基金以及南京信息工程大学科研基金的支持，体现了该领域的学术关注和研究投入。 这篇论文不仅提供了处理不确定非线性DAE子系统的一种创新控制策略，还展示了如何通过结合神经网络和反推方法来实现系统的稳健控制。这对于推进非线性系统控制理论的发展以及实际工程应用具有重要意义。