未知MIMO系统在传感器故障下跟踪不确定目标的间接神经自适应控制。

在研究论文《未知MIMO系统在传感器故障下跟踪不确定目标的间接神经自适应控制》中，作者Yongduan Song、Beibei Zhang和Kai Zhao深入探讨了面对不确定目标轨迹和传感器故障的情况下，如何实现多输入多输出（MIMO）系统的间接神经自适应控制。这篇文章发表于2017年的《自动化学报》上，其中他们提出的控制策略能够使得具有不确定动态特性的MIMO系统准确地跟踪上具有不确定轨迹的目标。 文章明确指出了研究的核心问题：在未知动态特性和传感器故障的条件下，如何实现目标的准确跟踪。这个问题在控制理论中是一个既有趣又具有挑战性的课题，因为它不仅涉及到控制问题的两个特殊案例——调节（regulation）和稳定化（stabilization），同时也包含了一个复杂的实际应用问题，即需要同时处理动态的不确定性和传感器可能发生的故障。 为了解决上述问题，作者提出了一个间接自适应神经网络控制策略，此策略旨在使具有不确定动态特性的MIMO系统能够紧密跟踪上具有不确定轨迹的目标，即便是在传感器出现故障的情况下也能保证良好的跟踪性能。文章中提出了一个分析模型，这个模型将估计的目标轨迹（预测）与实际的被遮蔽或污染的目标轨迹数学上联系起来，从而方便了控制设计和稳定性分析。 此外，文章采用了一种基于屏障李雅普诺夫函数（Barrier Lyapunov Function, BLF）的设计技术。这项技术确保了输入到神经网络的信号始终被限制在紧集内，这保证了在整个系统运行期间神经网络单元可以维持其学习和近似功能。基于这种方法，所提出的控制方案可以保证所有闭环信号的有界性和最终一致的稳定跟踪性能。 在关键词中，提到的“Indirect neuroadaptive tracking control”（间接神经自适应跟踪控制）指出了控制策略的一种类型，它涉及利用神经网络的适应能力来补偿系统模型的不确定性和外部干扰。而“Uncertain target”（不确定目标）和“Sensor failures”（传感器故障）则是本研究需要面对的两个主要挑战。 文章还提到了“Uniformly ultimately bounded (UUB)”的概念，这是一个用于评价系统稳定性的术语，指的是系统状态在有限时间后将被限制在某个确定的区域之内，并且最终会趋于一个界定的集合。这意味着系统的性能虽然可能不会完全稳定在某一固定值，但会保持在一个可接受的误差范围内。 在文章的引言部分，作者强调了轨迹跟踪问题的普遍性和重要性，指出大部分实际的控制问题可以归结为轨迹跟踪问题，它包括调节和稳定化作为特例。调节对应于期望轨迹为常数的情况，而稳定化对应于期望轨迹为零的情况。由于这些原因，轨迹跟踪控制问题已经被广泛地研究。 文章通过数值模拟结果证实了所提出的神经自适应跟踪控制方法的有效性。该部分虽然没有详细描述，但可以推测，数值模拟是通过仿真来测试所提出控制策略在不同条件下的性能，进一步验证了该控制方法不仅在理论上具有可行性，在实际应用中同样有效。 总结来说，这篇文章详细介绍了如何在动态不确定性以及传感器故障的复杂情况下，利用间接神经自适应控制策略实现对不确定目标的精确跟踪，以及相关的理论分析和数值验证。这些内容不仅对控制理论的研究具有贡献，也为实际系统中遇到类似问题提供了解决思路。