基于Preisach模型的动态迟滞非线性系统自适应输出反馈控制

本文主要探讨了基于状态观测器的迟滞非线性系统输出反馈控制方法。首先，作者利用Preisach模型，这是一种在描述材料磁滞现象中的经典模型，来构建一个在线可更新的迟滞模型。Preisach模型通过捕捉材料内部的非线性记忆效应，能够有效地描绘出迟滞行为，这对于处理具有复杂滞回特性的系统至关重要。 文章的核心贡献在于将这个迟滞模型与径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络相结合。RBF神经网络因其良好的逼近能力和泛化能力，被用于设计一种自适应的输出反馈控制器。通过这种方法，系统可以根据实时的输入和输出数据，调整其内部神经网络权重，实现对迟滞非线性系统的精确控制。 Lyapunov稳定性理论在此起到了关键作用，作者利用Lyapunov函数来分析闭环系统的稳定性。Lyapunov稳定性定理确保了系统控制律的有效性和鲁棒性，即它能保证闭环系统的跟踪误差以及神经网络权值偏差能够收敛到原点附近的一个有限区域。这种收敛性是输出反馈控制性能的重要指标，表明系统能够在长期运行中保持稳定且接近期望的输出。 本文提出了一种结合Preisach模型、RBF神经网络和输出反馈控制策略的方法，有效地解决了迟滞非线性系统控制的问题，尤其适用于那些动态多映射且存在滞回效应的系统。这一研究成果对于提升这类系统的控制精度和适应性具有重要的实际意义，有助于推动自适应控制和神经网络技术在工业控制领域的应用。