带有死区输入和未建模动态的神经网络控制.pdf

【神经网络控制】神经网络控制是一种利用神经网络模型来实现对复杂系统控制的方法，它结合了神经网络的非线性映射能力和自适应控制策略。在本论文中，作者提出了一种针对带有死区输入和未建模动态的非线性系统的自适应神经网络控制方法。 【死区输入】死区输入是指在控制系统中，输入信号在一定范围内不会引起系统响应改变的现象。这种特性常见于实际系统，如传感器和执行器中，可能导致控制性能下降。处理死区输入的挑战在于如何设计控制器以克服这种非线性效应。 【未建模动态】未建模动态指的是在系统模型中未能充分考虑或无法精确描述的部分，这些动态可能源于物理过程的复杂性、环境因素的影响或者系统内部的不确定性。处理未建模动态是提高控制性能的关键，因为它们可能导致实际系统行为与理论模型之间的偏差。 【动态面控制】动态面控制是一种高级控制策略，通过将状态变量的演化转化为时间变化的表面函数，从而简化控制器的设计和实现。这种技术可以有效地处理不确定性和非线性问题。 【自适应控制】自适应控制是根据系统参数的变化自动调整控制器参数的控制策略。它能适应系统未知或变化的特性，从而确保系统的稳定性和性能。 【论文贡献】论文中，作者将动态面控制与后推技术结合，解决了“爆炸复杂性”问题，即随着系统阶数增加而带来的计算复杂性问题。此外，这种方法放宽了对动态不确定性的假设，不再需要神经网络逼近误差有界，并只需要一个自适应参数，控制增益也只需存在上、下界。理论分析表明，闭环系统所有信号半全局一致最终有界，证明了控制方案的稳定性。 【仿真结果】通过仿真验证，所提出的控制策略能够有效地处理死区非线性输入和未建模动态，实现了对非线性系统的有效控制，证实了该方法的有效性。 【总结】这篇论文为处理具有死区输入和未建模动态的非线性系统提供了一种新的自适应神经网络控制方法，通过结合动态面控制和后推技术，提高了控制性能并降低了设计复杂性。这为实际工程应用中的非线性控制系统设计提供了有价值的参考。