神经网络非线性系统模型参考自适应控制设计

本文介绍了张秀玲在2002年3月发表于《控制与决策》杂志上的研究，探讨了一种神经网络非线性系统模型参考自适应控制器的统一设计方法。该方法针对一类无论其控制器结构是否可分离的非线性系统，利用内模控制的思想简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的复杂设计过程。 正文: 非线性系统控制是自动化和控制工程领域中的一个重要挑战，因为许多实际系统的行为往往无法用简单的线性模型来准确描述。模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）是一种能够自动调整控制器参数以使系统性能逼近理想参考模型的策略。然而，对于非线性系统，设计有效的自适应控制器通常较为复杂，尤其是在控制器结构不具有可分离性的情况下。 张秀玲的研究引入了神经网络（Neural Networks, NN）作为工具，以解决非线性系统模型参考自适应控制的问题。神经网络因其强大的非线性函数逼近能力，常被用于建模和控制非线性系统。文中提出的统一设计方法利用内模控制理论，旨在为非线性系统提供一个简洁且普适的控制器设计方案。 内模控制（Internal Model Control）是一种控制策略，要求控制器包含系统动态模型的一个内部表示，从而能够有效地抑制外部扰动和跟踪参考输入。在这个框架下，作者提出的方法可以无需考虑控制器的结构是否可分离，降低了设计难度，使得控制器设计更加通用和工程实际。 设计步骤的统一性意味着无论非线性系统的具体形式如何，都能应用该方法。这一特性使得该方案具有广泛的适用性，能够处理各种复杂的非线性动态行为。通过理论分析和仿真验证，作者证明了所提方案的合理性和有效性，即该控制器能够有效地适应系统变化，并实现对非线性系统的精确控制。 关键词中的“非线性”指的是控制对象的动态特性，而“神经网络”强调了利用神经网络的非线性学习能力来处理这些特性。“模型参考自适应控制”表明了控制策略的核心思想，即根据模型的参考行为调整控制器。“统一性”则强调了设计方法的普遍适用性，无论系统控制器的结构如何。 张秀玲的研究为非线性系统提供了基于神经网络的模型参考自适应控制器的统一设计方法，该方法简化了设计流程，增强了控制器的适应性和实用性，对于理解和应用非线性控制具有重要的理论和实践价值。