基于小波网络的离散自适应滑模控制方法

"Discrete Adaptive Sliding Mode Control via Wavelet Network for a Class of Nonlinear Systems" 这篇研究论文探讨了针对一类非线性多变量离散系统的离散自适应滑模控制（Discrete Adaptive Sliding Mode Control, DASMC）策略，通过使用小波网络（Wavelet Network, WN）来补偿无法量化的动态和扰动。小波网络是一种能够在线调整参数的模型，被用于实现等效控制。为了满足到达条件，论文中还引入了击中控制（hitting controls）。通过将自适应小波网络与滑模控制策略相结合，构建的控制律具有多重优势，包括鲁棒性、自适应特性，并且不需要受控植物的精确数学模型。 在控制理论中，滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）是一种强大的非线性控制策略，它通过设计一个滑动表面使得系统状态能够在有限时间内达到该表面并保持在上面，以此来消除不确定性、干扰和模型的不精确性。然而，经典滑模控制在处理离散时间系统时可能会遇到问题，因为离散化过程可能导致控制性能下降。为了解决这些问题，本文提出了一种基于离散时间的小波网络自适应滑模控制方法。 小波网络是一种神经网络模型，它利用小波函数的局部性和多分辨率特性来逼近复杂的非线性关系。在网络中，参数的在线调整允许系统根据运行时的输入数据动态地改变其行为，这在处理未知或变化的系统特性时特别有用。将小波网络应用于滑模控制中，可以更好地估计和补偿未建模的动态和不确定性的效应。 论文中指出，所提出的控制策略不仅具有滑模控制的固有鲁棒性，而且由于小波网络的自适应能力，它能适应系统参数的变化。此外，由于不需要受控系统的精确数学模型，这种控制方法适用于那些难以建立精确模型或者模型参数难以确定的复杂系统。通过结合自适应机制和小波网络，该方法能够在线学习和调整控制律，以应对系统中的不确定性。 这篇论文为非线性离散系统的控制提供了一个创新的解决方案，通过小波网络和自适应滑模控制的结合，提高了系统的稳定性和鲁棒性，同时降低了对系统建模精度的依赖。这对于实际工程应用，特别是那些面临复杂非线性挑战和不确定性因素的领域，如电子与信息工程，具有重要的理论和实践意义。