自适应神经控制：多时变延迟与输入饱和的随机非线性系统

"这篇研究论文探讨了具有多个时变时滞和输入饱和的随机非线性系统的自适应神经控制问题。通过采用反向传播技术和最小学习参数算法，该问题得到了解决。设计了一种新的自适应神经控制策略，可以确保误差变量在四阶矩意义下全局半最终有界，同时闭环系统中的所有信号在概率上保持有界。论文还通过两个仿真示例验证了所提控制方法的有效性。关键词包括：随机非线性系统、Razumikhin引理、自适应神经控制" 这篇学术文章专注于解决一类特殊控制系统的设计问题，即具有多个时间变化的延迟和输入饱和的随机非线性系统。这类系统在实际工程应用中广泛存在，例如自动化生产线、航空航天控制、电力系统等，它们通常受到各种不确定性和随机干扰，且控制输入可能受限于物理限制。 作者首先引用了Razumikhin引理，这是一个在稳定性理论中常用的工具，用于分析具有延迟的动态系统的稳定性。Razumikhin引理提供了一种证明系统全局稳定性的方法，即使在存在延迟的情况下也能确保系统的稳定性。 为了克服这些挑战，论文提出了结合反向传播技术和最小学习参数算法的自适应神经控制策略。反向传播是一种优化算法，常用于训练神经网络以拟合复杂的数据模式。最小学习参数算法则可以帮助减少神经网络的学习过程中的过拟合风险，提高控制性能。通过这种方式，系统能够在线调整其控制参数以适应不确定性，并处理输入饱和问题。 新提出的控制策略确保了误差变量在四阶矩意义下的全局半最终有界性，这意味着不仅期望的性能指标（如误差）在平均意义上是有界的，而且它们的波动也是可控的。这在理论上保证了系统的稳定性和鲁棒性。 最后，通过两个仿真例子，作者展示了所提控制方法在实际应用中的有效性。这些例子可能涉及模拟的随机非线性系统，演示了如何在不同条件和随机扰动下，控制策略能有效地保持系统性能和稳定性。 这篇论文对随机非线性系统控制领域做出了重要贡献，提供了一种适用于时滞和输入饱和情况的自适应神经控制策略，对于实际工程问题的解决具有重要的理论和实践价值。