改进型Volterra神经网络的直接自适应逆控制：理论与应用

本文主要探讨了一种基于改进型Volterra基函数网络的直接自适应逆控制方法。Volterra基函数网络是一种在非线性系统控制领域广泛应用的工具，以其良好的逼近能力和在线学习能力而著称。传统的Volterra网络可能在结构复杂性和参数优化上存在挑战，特别是在离线阶段确定最佳网络结构和初始权值。为了克服这些问题，研究者提出了一个改进型的Volterra网络模型，该模型简化了网络结构，使得设计过程更加直观且易于实现。 改进型Volterra网络的特点在于其结构设计的优化，这使得它在保证非线性建模精度的同时，降低了计算复杂性。网络的结构设计允许在网络训练过程中更容易地找到最合适的节点配置和权重，从而提高控制性能。这种优化的设计使得网络能够快速适应环境变化，并且具有更好的鲁棒性，即使面对未知或不确定的系统动态也能保持稳定。 论文的核心内容是将这个改进型Volterra网络用于直接自适应逆控制策略。所谓的直接自适应逆控制是指网络直接学习和模仿被控系统的逆模型，无需先对系统进行精确建模。这种方法的优势在于可以实时地调整控制器以适应系统的实时行为，从而提高系统的响应速度和控制精度。 作者从理论上证明了，通过这种改进型Volterra基函数网络的直接自适应逆控制策略，闭环系统的跟踪误差能够达到一致最终有界的状态，这意味着无论初始条件如何，系统都能收敛到一个可接受的误差范围内。这是一个重要的理论贡献，因为它确保了控制系统的稳定性。 仿真结果进一步验证了这一理论分析，展示了该方法在实际应用中的优异鲁棒性。无论面对何种非线性系统，无论系统特性如何变化，改进型Volterra网络都能够有效地进行自适应控制，表现出强大的适应性和抵抗扰动的能力。 总结来说，这篇文章引入了一种创新的非线性控制系统设计方法，通过改进型Volterra基函数网络的直接自适应逆控制策略，显著提高了系统的控制性能和鲁棒性。这对于解决复杂工程系统中的非线性控制问题具有重要的实践意义。