非严格反馈形式非线性系统自适应神经网络控制方法

"这篇研究论文探讨了非严格反馈形式下基于观测器的非线性系统的自适应神经网络控制方法。作者Bing Chen、Huaguang Zhang（IEEE资深会员）和Chong Lin（IEEE资深会员）提出了一种新颖的自适应神经网络反演输出反馈控制策略，用于解决非线性非严格反馈系统的控制问题。通过利用系统边界函数的单调性和径向基函数（RBF）神经网络的结构特性，克服了非严格反馈结构带来的挑战。同时，构建了一个状态观测器来估计不可测量的状态变量。结合自适应反步技术和RBF神经网络的逼近能力，通过反步方法设计了输出反馈自适应神经网络控制器。论文证明了所提出的控制器能确保封闭系统内所有信号的半全局有界性。" 这篇论文详细研究了在非严格反馈形式的非线性系统中应用自适应神经网络控制的挑战和解决方案。非严格反馈系统是指那些不能直接通过输出反馈实现闭环控制的系统，这类系统通常由于系统内部某些状态无法直接测量而增加了解决复杂控制问题的难度。论文作者提出了一种创新的方法，利用RBF神经网络来近似系统的非线性特性，这有助于处理非线性系统的不确定性。 首先，他们设计了一种新的自适应RBF神经网络反演输出反馈控制策略，该策略能够处理非严格反馈结构带来的问题。通过利用系统边界函数的单调性，可以确保控制算法的稳定性。RBF神经网络因其良好的逼近性能，被用来近似系统的非线性部分，有效地补偿了系统模型的未知部分。 接着，论文构建了一个状态观测器，其目的是估计那些无法直接测量的状态变量，从而实现输出反馈控制。观测器的设计是关键，因为它需要在没有完整状态信息的情况下提供对系统状态的准确估计。 然后，通过结合自适应反步技术，论文设计了一个输出反馈自适应神经网络控制器。自适应反步技术是一种逐层设计控制器的方法，它逐步构造控制器以稳定系统的各个子系统，直至整个系统达到期望的性能。RBF神经网络在这里起到了关键作用，它们被用作控制器的一部分，以适应系统的动态变化。 最后，作者证明了这个控制器能够确保系统中所有信号的半全局有界性，这意味着尽管可能存在初始条件或扰动，但系统的所有变量都将保持在有限范围内，从而保证了系统的稳定性。 这篇论文为非线性非严格反馈系统的控制提供了一种强大的工具，通过RBF神经网络和自适应控制理论的结合，能够在不完全状态信息的情况下实现有效的控制。这对于实际工程应用，如机器人控制、航空航天系统和自动化生产线等具有重要意义。