神经网络自适应控制非平滑迟滞三明治系统

"这篇文章主要探讨了基于迟滞算子的非平滑三明治系统自适应控制策略。作者提出了利用神经网络对具有非平滑迟滞效应的三明治系统进行控制的方法，通过构建逆系统模块来补偿系统的复杂动态行为。文章详细介绍了如何通过迟滞算子将多映射转化为一一映射，简化系统的处理，并设计了相应的神经网络自适应控制器。利用Lyapunov稳定性理论，作者证明了所提控制方案能够确保系统的稳定性，并推导出了神经网络权重的自适应调整律和控制律。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性。" 在本文中，核心知识点包括： 1. **迟滞效应**：迟滞是指在物理或工程系统中，输入和输出之间的关系依赖于系统的历史状态，即存在不同的输入-输出映射路径，这使得系统变得更加复杂且难以控制。 2. **三明治系统**：这是一种特殊的系统结构，通常由两个静态（或线性）部分和一个动态中间层组成，中间层可能包含非线性和迟滞特性，增加了控制难度。 3. **神经网络**：神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，能用于函数逼近、模式识别等任务，文中用于近似补偿系统的非平滑部分。 4. **自适应控制**：自适应控制是一种动态调整控制器参数的方法，以应对系统不确定性或参数变化。在本研究中，通过神经网络实现了对未知系统特性的在线学习和调整。 5. **迟滞算子**：该算子是解决迟滞问题的关键工具，可以将多映射转化为简单的一一映射，简化了控制设计。 6. **Lyapunov稳定性理论**：这是一个在控制理论中广泛使用的分析系统稳定性的数学工具。通过构造Lyapunov函数，可以证明系统的稳定性，并指导控制器的设计。 7. **逆系统实现**：文章中提到的前端动态模块的逆系统，用于补偿系统的一部分动态行为，从而简化控制问题。 8. **权值自适应调整律**：神经网络的权重调整规则，根据系统性能和学习过程动态改变，以优化控制效果。 通过这些技术，文章提出了一种有效的方法来处理具有非平滑迟滞效应的复杂系统，提高了系统的控制性能和稳定性。