神经网络在未知非线性系统智能迭代学习控制中的应用

"一类未知非线性系统的智能迭代学习控制 (2002年)，作者：杨小军，李俊民，出自《控制与决策》2002年第3期，该论文结合自适应控制与迭代学习控制，利用神经网络解决未知非线性系统的控制问题。" 本文主要探讨了一种针对未知非线性系统的智能迭代学习控制方法。传统的迭代学习控制（ILC）在处理复杂的非线性系统时可能存在一定的局限性，而本文提出的解决方案则通过引入神经网络来增强ILC的能力，使其能够适应并学习未知的非线性特性。 首先，作者从自适应控制的角度出发设计迭代学习控制策略。自适应控制是一种能够根据系统参数的变化自我调整控制参数的方法，它能够应对系统不确定性。在此基础上，作者将神经网络模型集成到ILC中，构建了一个智能的学习控制系统。神经网络以其强大的非线性映射能力和自学习特性，能够有效逼近未知非线性系统的动态行为。 接着，文章采用了Lyapunov直接方法来分析系统的稳定性。Lyapunov稳定性理论是控制系统理论中的基础工具，用于证明系统的渐近稳定性和全局稳定性。通过构造合适的Lyapunov函数，并证明其在系统运行过程中单调递减且有下界，作者成功证明了所设计的控制系统的稳定性。 此外，该文还强调了所提算法可以实现任意精度的跟踪控制。这意味着无论初始条件如何，只要迭代次数足够多，系统都能够达到期望的输出，这极大地提高了控制性能。 最后，通过实例仿真，作者验证了该算法的有效性和优越性。仿真结果表明，智能迭代学习控制策略不仅能够准确地跟踪目标，而且具有良好的鲁棒性和快速的收敛速度，优于传统的迭代学习控制方法。 该论文提出的智能迭代学习控制策略在处理未知非线性系统时展现出显著的优势，它融合了自适应控制与神经网络的优点，有效地克服了传统ILC的缺陷，为非线性系统的控制提供了新的思路。这一工作对于非线性系统控制领域的研究和发展具有重要的理论和实践意义。