神经网络输出反馈自适应动态面控制随机非线性时滞系统

"这篇研究论文探讨了神经网络基出反馈适应动态表面控制在一类具有未知控制方向的随机非线性时滞系统中的应用。作者针对此类系统提出了一个新颖的控制策略，旨在解决输出反馈适应稳定化问题。" 文章中提到了几个关键概念和技术： 1. **神经网络（Neural Network）**：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，常用于复杂函数的近似和学习。在这篇论文中，神经网络被用作控制器的一部分，以处理系统的非线性和不确定性。 2. **输出反馈（Output-Feedback）**：输出反馈是指控制系统仅依赖于系统输出信息来调整其内部参数的控制策略。在没有完全系统状态信息的情况下，输出反馈是设计控制器的一种重要方法。 3. **适应动态表面控制（Adaptive Dynamic Surface Control）**：这是一种先进的控制技术，它结合了自适应控制和滑模控制的思想，通过动态表面设计来简化自适应律的计算，同时避免了传统自适应控制可能出现的参数发散问题。 4. **随机时滞系统（Stochastic Time-Delay Systems）**：这类系统包含随机因素和时间延迟，随机性可能源于环境噪声或模型不确定性，而时滞则是由于信号传输、处理或决策过程中的延时导致的。 5. **未知控制方向（Unknown Control Directions）**：在某些系统中，控制输入对系统状态的影响方向可能是未知的，这给控制器设计带来了挑战。论文提出的方法能处理这种不确定性。 6. **线性状态变换（Linear State Transformation）**：为了简化控制设计，论文首先通过线性变换将原系统转化为一个新的形式，使得控制系数可以集中处理。 7. **控制设计（Control Design）**：针对新的系统表示，论文设计了一种控制策略，旨在确保系统的稳定性，即使在存在随机性、时滞和未知控制方向的情况下也能实现系统的稳定输出反馈适应控制。 8. **文章历史**：该论文于2012年4月提交，2013年8月完成修订，9月接受，并于同年10月在线发布。由Bin He通讯。 关键词涵盖了随机时滞系统、输出反馈、神经网络、动态表面控制以及未知控制方向，表明了研究的主要焦点和应用领域。这篇论文为解决一类复杂非线性系统的控制问题提供了新的理论框架和实用方法。