基于反演与RBF神经网络的块控非线性系统自适应控制策略

本文主要探讨了一种针对含有非匹配不确定性的块控型多输入多输出（MIMO）非线性系统的自适应神经网络控制策略。作者胡云安和李静，来自海军航空工程学院控制工程系，针对这类复杂系统设计了一种创新的控制方案，结合了反演技术（backstepping）和径向基函数(RBF)神经网络。 关键概念包括： 1. 块控标准型：这是一种特殊的系统组织形式，其中控制器的输入和输出被划分为若干独立的块，每个块之间可能有独立的动态特性。这对于处理大型系统中的复杂交互非常有用。 2. 非线性系统：这里的系统是非线性的，意味着其行为不能简单地用线性关系描述，可能涉及诸如饱和、非线性函数等复杂的特性，使得传统的线性控制方法不再适用。 3. 非匹配不确定性：指系统中存在的不确定性不满足模型的假设，如参数变化、外部干扰或噪声等，这些因素可能导致系统的动态行为难以精确预测。 4. 反演技术：这是一种递归的设计方法，通过构造虚拟系统和误差系统来逐步逼近原系统，用于设计复杂的控制律，尤其是对于非线性和非最小相位系统。 5. RBF神经网络：这是一种模仿生物神经网络结构的人工神经网络，以其优异的泛化能力和自适应能力，在控制领域中常用于建模和控制律设计。 6. 改进型Lyapunov函数：这是用来分析系统稳定性的一种数学工具，作者通过引入这种函数，避免了在控制矩阵未知时可能出现的奇异问题，保证了控制算法的有效性和稳定性。 7. 鲁棒自适应控制技术：这种方法旨在使控制器能够处理系统不确定性，通过在线学习和调整参数，确保系统在面对未知变化时仍能保持稳定和性能。 通过上述技术的结合，作者成功地设计出一个控制器，使得系统的所有状态量能够全局指数收敛到原点附近的一个邻域，这意味着系统可以稳定运行在一个预定的区域。最后的仿真结果验证了这个控制策略的有效性和实用性，为解决实际工程中的复杂非线性系统提供了有力的方法。