VSNNARC：变结构神经网络驱动的非线性系统自适应鲁棒控制

本文主要探讨了一种名为"变结构神经网络自适应鲁棒控制"（Variable Structure Neural Network Adaptive Robust Control, VSNNARC）的方法，针对一类不确定的单输入单输出（SISO）非线性系统进行控制设计。变结构神经网络是研究的核心组成部分，它在控制过程中扮演着在线识别系统未知非线性函数的角色。这种网络通过动态调整节点的激活与抑制策略，有效地减少了网络的规模和计算负担，提高了控制的效率。 神经网络的学习过程利用了节点的活动状态控制，这是一种创新的技术，能够根据系统的实时反馈优化网络结构，以适应不断变化的系统行为。这种方法有助于提高模型的准确性，并减少由于系统不确定性导致的控制误差。 自适应鲁棒控制则是另一个关键元素，它负责网络权值的学习以及系统建模误差和外部干扰的补偿。通过Lyapunov稳定性理论，作者设计了一种自适应律，确保网络权重的更新能够保证系统的稳定性。同时，这种鲁棒控制策略还能提升系统的动态响应性能，使其在面对各种未知或不可预测的输入时仍能保持良好的跟踪性能。 论文作者陈杰、李志平和张国柱将这一VSNNARC方法应用于实际的转台伺服系统位置跟踪控制中，结果显示，该方法显著增强了系统的鲁棒性，即使面临外部扰动也能保持良好的位置跟踪精度。此外，由于采用了神经网络和自适应控制策略，系统还显示出优秀的自适应性和学习能力，能够随着环境的变化自动调整其控制策略。 关键词包括自适应鲁棒控制、神经网络、双轴转台以及函数逼近器，这些都体现了文章的核心内容和研究重点。整个方法的提出和验证，不仅对控制工程领域的理论研究有所贡献，也为实际工业控制系统的设计提供了新的思路和技术支持。这篇文章为解决非线性系统控制问题提供了一个创新且实用的解决方案。