小脑神经网络在不确定时滞系统鲁棒非脆弱控制中的应用

"小脑神经网络用于不确定时滞系统的鲁棒非脆弱控制" 本文主要探讨了在面对具有不确定性和时滞的控制系统中，如何利用小脑模型神经网络（Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC）设计一种鲁棒且非脆弱的控制器。小脑神经网络因其强大的学习能力和适应性，常被应用于复杂系统的控制中。 首先，文章介绍了小脑模型神经网络控制系统的算法设计。CMAC是一种模拟人脑小脑功能的智能控制策略，它通过分层结构和权重学习来实现快速、精确的控制反应。在控制系统中，CMAC能够高效地处理输入数据并产生相应的输出控制信号。 接着，针对一类不确定时滞系统，研究者运用了李雅普诺夫稳定性理论来设计鲁棒非脆弱控制器。李雅普诺夫稳定性理论是分析和设计控制系统稳定性的重要工具，它可以确保系统在面临内部和外部不确定性时仍能保持稳定。在这里，假设系统反馈控制包含状态反馈不确定性以及状态时滞的不确定性。研究者证明了在满足特定条件下，不确定时滞系统可以实现鲁棒非脆弱控制。 为了求解控制器的参数，文章利用了Matlab的线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）工具箱。LMI是一种优化方法，特别适合处理这类非线性优化问题，可以有效地计算出控制器参数，以确保系统的稳定性。 然后，将鲁棒非脆弱控制器与CMAC神经网络结合，形成复合控制策略。这种复合控制结合了CMAC的快速学习能力和鲁棒非脆弱控制器对参数摄动的抑制效果，从而增强了对不确定时滞系统的跟踪控制能力。在仿真测试中，即使在存在输入端扰动和参数摄动的情况下，经过复合控制器的调节，被控系统能够在短暂的波动后迅速达到稳定状态，展现出快速的响应速度、较短的收敛时间和较高的跟踪精度。 这种基于小脑神经网络的鲁棒非脆弱控制方法对不确定性和时滞有较强的适应性，具有良好的抗干扰性能和鲁棒性，为实际工程中的复杂系统控制提供了一种有效解决方案。这一研究对提升控制系统的稳定性和可靠性具有重要意义，并可能进一步推动神经网络在控制领域的应用。