高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制.pdf

本文探讨的是高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制方法，主要涉及神经网络、深度学习、机器学习以及数据建模等领域的专业知识。在控制系统设计中，针对具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统，作者提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制策略。 文章介绍了一种基于增加幂次积分方法的控制设计方案。这种方法旨在处理未知时变时滞带来的不确定性。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函，可以有效地处理这些不确定性项，确保系统的稳定性。Lyapunov-Krasovskii泛函是控制系统理论中的关键工具，用于分析系统的稳定性并设计控制器。 文章利用神经网络的权值范数的适当形式幂次函数，对未知函数进行建模。神经网络作为非线性函数逼近器，能够模拟复杂系统的行为，尤其是在处理非线性和时变延迟问题时表现出强大的能力。通过这种方式，神经网络可以适应系统中未知的动态特性，实现对系统行为的精确预测。 再者，动态面控制技术被应用来解决“微分爆炸”问题。在控制理论中，“微分爆炸”指的是由于微分方程的高阶导数引起的数值计算中的不稳定性。动态面控制通过将高阶微分方程转化为低阶系统，从而避免了这个问题，提高了控制算法的数值稳定性和计算效率。 该控制方案能保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致最终有界。这意味着无论初始条件如何，系统状态都将收敛到一个有限的范围内，并且跟踪误差也会保持在一个可接受的界限内。这种性能保证是通过精心设计的控制器和神经网络模型实现的。 通过仿真案例，作者验证了所提出的控制策略的有效性。仿真结果表明，该方案在实际应用中能够有效地控制高阶非线性时滞系统，达到预期的控制效果。 这篇文章为高阶非线性时滞系统的控制提供了一个新颖而实用的方法，结合了神经网络、动态面技术和自适应控制思想，解决了系统中存在的不确定性问题。这一研究对于航空航天、自动化和其他依赖精确控制的领域具有重要的理论和实践价值。