自适应动态递归模糊神经网络控制器设计及应用

"间接自适应动态递归模糊神经网络控制器设计 (2004年)" 本文主要探讨了如何针对仿射非线性系统设计一种新型的间接自适应控制器，该控制器利用动态递归模糊神经网络（DRFNN）来实现。在非线性系统的控制问题中，传统的控制策略往往难以有效地处理复杂的动态行为。而DRFNN因其强大的学习和泛化能力，成为解决这类问题的一种有效工具。 作者张友旺和王荣铸提出了一个基于DRFNN的控制器设计方案，该控制器能够在线估计系统的动态非线性映射。通过运用李亚普诺夫稳定性理论，他们推导出了DRFNN参数的自适应调整算法，以确保系统的稳定性。此外，他们还引入了投影算法，使得在网络参数更新过程中，参数向量始终约束在预设的集合内，避免了参数值的无界增长。 在实际应用中，一个显著的优势是，自适应DRFNN只需利用被控系统的单个状态变量作为输入，这样就避免了因为增加输入数量导致的网络结构复杂度增加，从而提高了收敛速度。这一设计策略减少了计算负担，提升了控制器的实时性和效率。 通过仿真研究，作者证明了采用自适应DRFNN构建的控制器能够使系统实现良好的跟踪性能。这意味着即使面对非线性动态系统的不确定性，这种控制器也能有效地保持系统的稳定，并实现期望的控制效果。 这篇论文为非线性系统控制提供了一个创新的解决方案，结合了模糊逻辑、神经网络和自适应控制的理论，通过动态递归模糊神经网络控制器，有效地解决了非线性系统的控制难题。这种方法不仅理论上有重要的研究价值，而且在实际工程应用中也具有广阔的应用前景，特别是在那些需要精确控制的复杂系统中。