基于ELM的时变延迟切换非线性随机系统自适应神经控制

"该资源是一篇关于自适应神经网络控制的学术论文，主要研究具有时变滞后特性的切换非线性随机系统。论文作者为肖扬和龙飞，他们提出了一个基于极端学习机（ELM）的无系统观测器自适应神经网络控制策略，用于解决单输入单输出（SISO）随机非线性切换系统的控制问题。通过采用单隐层前馈网络（SLFN）来补偿系统中的非线性项，并依赖于延迟输出更新输出权重。该方案基于Lyapunov稳定理论和反向传播技术，确保整个系统的稳定性。此外，还设计了一个特殊的切换规则，该规则基于每个子系统的衰减速度。论文中提出的新颖之处在于SLFN参数的调整方法，这与现有的控制技术有所不同。" 这篇论文详细探讨了在存在时变延迟的随机非线性切换系统中的控制挑战。这类系统由于其随机性和非线性特性，通常难以进行精确建模和控制。作者提出了一种新的自适应神经网络控制方法，以应对这些复杂性。这种方法的关键在于使用了SLFN，它能够有效学习和逼近系统中的非线性函数。 首先，SLFN作为控制器的一部分，其设计无需系统观测器，这意味着可以减少系统建模的复杂性，同时降低计算开销。SLFN的输出权重更新策略是基于Lyapunov稳定理论，这保证了在控制过程中系统的稳定性。通过反向传播技术，可以从系统的延迟输出中学习并调整网络参数，以适应系统的动态变化。 其次，论文引入了一个基于子系统衰减速度的特殊切换规则。这种切换策略考虑了不同子系统性能的变化，使得系统能够在保持稳定性的同时优化性能。相比于传统的切换策略，这种方法更加灵活，能更好地适应时变的系统状态。 最后，论文中提出的新颖神经网络参数调整方法是其核心贡献之一。这种方法不仅提高了控制效率，还可能增强了系统的鲁棒性，因为它允许网络根据系统行为的实时变化进行快速适应。 这篇论文为解决具有时变滞后的切换非线性随机系统控制问题提供了一种创新的解决方案，结合了神经网络的自适应学习能力和Lyapunov稳定理论，为实际工程应用提供了理论指导。