神经网络鲁棒控制：严反馈块非线性系统解决方案

"基于神经网络的严反馈块非线性系统的鲁棒控制" 本文主要探讨了在面对非匹配不确定性的严反馈块非线性系统时，如何应用神经网络设计一种有效的鲁棒控制策略。非线性系统由于其复杂性和不确定性，常常给控制设计带来挑战。针对这一问题，作者提出了一个新颖的解决方案，它结合了径向基函数(RBF)神经网络和鲁棒控制理论。 首先，利用Laplunov稳定性定理，研究人员推导出了RBF神经网络的全调节律。这个调节律有助于处理系统中存在的非线性参数不确定性，增强了神经网络在线逼近非线性函数的能力。通过这种方式，神经网络能够更加精确地建模和适应系统中非线性行为的变化，从而提高系统的整体性能。 其次，该方法考虑了控制系数矩阵未知的情况，通过神经网络和鲁棒控制相结合的方式，能够在利用已知信息的同时，有效地处理设计问题，避免控制器可能出现的奇异性。控制器的奇异性可能导致系统不稳定或控制效果不佳，因此避免这个问题对于确保系统的稳定运行至关重要。 此外，为了解决Backstepping设计中常见的“计算膨胀”问题，即随着设计步骤的增加，计算量急剧增大，文中引入了非线性跟踪微分器。这种微分器有助于简化设计过程，减少计算负担，确保控制系统在设计和实现过程中具有更高的效率和可行性。 最后，通过应用Laplunov稳定性定理，可以证明由所提出的控制策略构成的闭环系统所有信号最终都将一致有界。这意味着系统不仅能够保持稳定性，而且所有的状态变量都将收敛到一个有限的范围内，从而确保了系统的长期稳定运行。 这项工作为非匹配不确定性的严反馈块非线性系统提供了新的控制思路，通过神经网络的智能学习能力和鲁棒控制的稳健性，有效解决了系统不确定性带来的挑战。这种方法对于实际工程应用，如航空航天、机械控制等领域具有重要的理论价值和实践意义。