递归神经网络在移动域控制中的新应用

"基于递归神经网络的移动域控制方法，利用线性差分式Hopfield网络（LDHNN）解决移动域LQ控制问题，确保闭环最优控制系统的渐近稳定性。" 本文主要探讨了如何利用递归神经网络，具体是线性差分式Hopfield神经网络（Linear Difference Hopfield Neural Network, LDHNN），来实现移动域控制策略。在移动域控制中，目标是设计控制器，使得系统的性能指标在一定的控制过程中得到优化。LQ控制是一种广泛应用的最优控制理论，它基于线性二次型性能指标，旨在最小化系统的期望累积成本。 LDHNN被构建出来，其特殊之处在于它的稳定状态能够使能量函数达到唯一极小值。这种网络的稳定性与其能量函数的收敛特性密切相关。能量函数是Hopfield网络的核心概念，它的最小化通常对应着网络的稳定状态。通过设计网络的权重和连接方式，可以确保能量函数在运行过程中不断下降，最终达到一个稳定的平衡点。 论文提出了一种基于LDHNN的移动域LQ控制方法。理论上，当网络达到稳态时，其输出就是移动域LQ控制问题的解决方案。这意味着，通过调整网络的参数，可以找到控制系统的最优输入，从而实现对系统的最优控制。 在系统满足特定条件的情况下，基于LDHNN的移动域LQ控制策略可以保证闭环最优控制系统的渐近稳定性。这意味着，随着时间的推移，系统将趋向于一个稳定的最优状态，且误差会逐渐减小直至趋近于零。这对于需要长期稳定运行的系统，如自动驾驶车辆或无人机等，具有重要的实际意义。 为了验证这种方法的有效性，文章进行了数字仿真。仿真结果与理论分析相吻合，进一步证明了使用递归神经网络进行移动域控制的可行性。这为神经网络在复杂控制问题中的应用提供了新的思路，特别是在需要实时优化和动态调整的场景下。 这篇论文深入研究了递归神经网络在解决移动域控制问题中的潜力，通过构造特定的Hopfield网络模型，实现了LQ控制的优化，并确保了系统的稳定性。这一研究对于理解神经网络在控制系统中的作用以及开发更高效、更稳定的控制策略具有重要意义。