一类非严格反馈切换系统的自适应神经网络控制.pdf

《一类非严格反馈切换系统的自适应神经网络控制》这篇论文主要探讨了如何使用自适应神经网络控制方法来解决非严格反馈切换系统的控制问题。非严格反馈系统是指系统中某些状态变量无法直接通过输入来控制，这在实际工程中很常见。论文主要关注的是单输入单输出的非线性切换系统，这类系统由多个连续或离散的子系统组成，并可以根据环境变化在这些子系统间切换。 论文采用了自适应神经网络控制策略，用以逼近系统的非线性函数。神经网络因其强大的非线性建模能力，能够有效地近似复杂的系统动态。结合Backstepping方法设计控制方案，Backstepping是一种反向递推设计技术，常用于非线性系统的控制设计，能够保证系统的稳定性。通过神经网络的结构特性，简化了设计过程，使得自适应神经网络Backstepping设计方法得以应用到非严格反馈系统中。 论文中提到的关键点包括： 1. 切换系统的定义：由连续或离散子系统以及切换规则组成的混合系统。 2. 自适应领域中的切换系统研究：随着环境变化，系统可以在多个子系统间任意切换，而线性切换系统的稳定问题是研究的重点。 3. 李雅普诺夫函数的应用：在所有子系统中都满足的李雅普诺夫函数可以保证任意切换系统的渐近稳定性。 4. 自适应Backstepping方法的局限性：通常要求系统具有严格反馈形式。 5. 纯反馈系统和非严格反馈系统：纯反馈系统更一般，但仍然要求特定子系统状态的排列，而在实际系统中往往不满足这一条件。 6. 神经网络控制的优势：通过神经网络逼近未知非线性函数，实现对非严格反馈切换系统的有效控制。 论文通过仿真验证了提出的控制方法的有效性，结果显示，无论切换信号如何变化，系统都能保持良好的跟踪性能，所有状态半全局一致最终有界，跟踪误差收敛到原点的残差集中，这表明该方法在实际应用中具有一定的价值。 该研究为非严格反馈切换系统的控制提供了一种新的解决方案，通过神经网络和Backstepping技术的结合，克服了传统方法的局限性，为实际工程问题提供了理论支持。