动态递归神经网络在非线性不确定系统观测器设计中的应用

"基于动态递归神经网络的一类非线性不确定系统的自适应观测器" 本文探讨了一种针对非线性不确定系统的自适应观测器设计方法，该方法利用动态递归神经网络（DRNN）来解决系统状态不可测的问题。在非线性不确定系统的控制中，观测器扮演着关键角色，它能够估计无法直接测量的状态变量，从而帮助控制器做出决策。当系统具有非线性和不确定性时，传统的观测器设计方法可能会失效。 动态递归神经网络是一种特殊的神经网络结构，它具有时间记忆能力，能够在处理序列数据时捕捉长期依赖关系。在本研究中，DRNN 被用来构建观测器，以适应系统动态特性的变化和不确定性的影响。通过设计适当的控制项，可以抑制不确定性，确保观测器的鲁棒性能，即使在面对系统参数的变化或外界干扰时，也能保持稳定且准确的状态估计。 作者杨晋勇和贾英民指出，无需建模的控制策略在处理复杂系统时具有显著优势，因为许多实际系统很难获得精确的数学模型。神经网络控制策略恰好能弥补这一不足，它可以学习和近似未知系统的动态行为。然而，当系统存在不确定性时，如参数变化或未建模的动态，自适应控制策略就显得尤为重要。 自适应观测器的设计目标是在线调整其参数，以适应系统参数的变化，并抵消不确定性的影响。在本文中，设计的观测器不仅考虑了系统非线性的特性，还引入了一个鲁棒项，该项旨在有效地处理不确定性，保证观测器的稳定性和性能。 通过数值仿真，作者验证了所提出自适应观测器设计的有效性。仿真结果表明，即使在不确定性环境下，该观测器也能提供准确的状态估计，证明了其在实际应用中的潜力。这项工作对于理解和应用神经网络在非线性不确定系统控制中的作用，以及开发新的自适应控制策略具有重要的理论和实践价值。 关键词：神经网络、非线性、不确定系统、观测器 本文的研究成果对于工业过程控制、自动化系统和其他需要处理非线性不确定性的领域有着广泛的应用前景，特别是在那些系统模型难以精确获取或者参数变化较大的情况下。通过动态递归神经网络实现的自适应观测器，为解决这类问题提供了一个有效且灵活的工具。