时变时滞系统鲁棒神经控制：反冲滞后输入

"一类具有反冲滞后输入的时变时滞系统的鲁棒自适应神经控制" 本文探讨的是针对带有反冲滞后输入的时变时滞系统的鲁棒自适应神经控制策略。在控制系统设计中，时变时滞是普遍存在的问题，它可能导致系统性能下降甚至不稳定。反冲滞后输入，也称为非线性滞后，是一种常见的非线性现象，常见于机械系统中，如齿轮副、摩擦力等，其特性会导致控制难度增加。 该研究提出了一种动态表面控制（DSC）方案，用于处理这类复杂系统。动态表面控制是一种高级的自适应控制技术，通过在系统控制层面引入额外的表面变量，来简化高阶系统的控制设计，并减少由于微分项引起的稳定性问题。 首先，通过变换函数，该方法确保了跟踪误差的预定瞬态性能。这意味着，即使存在时变时滞和反冲滞后输入，也能对系统误差进行精确且快速的调整，从而达到期望的跟踪性能。 其次，通过估计神经网络未知权重向量的范数，可以显著降低计算负担。神经网络作为非线性函数的逼近工具，能有效处理系统中的不确定性。估计权重范数有助于在线调整神经网络参数，同时减轻了控制器的计算压力。 再者，采用DSC方法解决了复杂度爆炸的问题，这是传统自适应控制策略中常见的挑战。DSC方法通过合理的设计，避免了高阶导数的存在，从而减少了系统的复杂性和可能的不稳定性。 论文证明了提出的控制策略能确保所有闭环信号都保持一致最终有界。这表明系统在长期运行中能够保持稳定，且误差会收敛到一个有限的范围内。 关键词包括：动态表面控制、未知时变时滞、预定跟踪误差性能，这些关键词揭示了研究的核心关注点。模拟结果验证了所提控制策略的有效性，表明这种方法在应对具有反冲滞后输入的时变时滞系统时表现出良好的控制性能。 这篇研究论文为解决具有复杂非线性和时变特性系统的控制问题提供了一个新颖而实用的解决方案，对实际工程应用具有重要的理论和实践价值。