动态表面控制（Dynamic Surface Control，DSC）是解决不确定非线性系统自适应控制问题的一种有效方法。自适应降阶K滤波器（Reduced-order K-Filters）基于DSC的不确定系统的输入未建模动力学和死区的跟踪控制方案，是本文讨论的核心内容。在控制系统中，输入未建模动力学和死区是实际存在的问题，其中未建模动力学通常是指那些没有在控制器设计中被建模的部分动态特性，而死区则是输入输出之间的非线性关系，在控制系统中造成非线性失真。
为了处理这些控制系统中常见的问题，本文提出了一种自适应输出反馈控制策略，该策略适用于一类具有输入未建模动力学和死区的不确定非线性系统。在该策略中，设计了降阶K滤波器以观测那些未被测量的状态，同时考虑了控制输入中存在的未建模动态。此外，本文通过引入标准化信号来应对非线性输入未建模动力学的负面影响，并设计了跟踪误差的转换以实现受限性能的跟踪控制。
在处理系统状态的未建模动力学时，采用基于全局指数稳定性的Lyapunov函数进行描述。在理论分析中，证明了瞬态跟踪性能，并且证明了闭环系统中的信号是半全局一致最终有界。通过数值仿真示例展示了所提方法的有效性。
对于未建模动力学的处理，实践中有两种常用的方法，即引入动态信号或利用Lyapunov稳定性理论。动态表面控制方法在非线性系统自适应控制中显示出其有效性，这在先前的研究中已有所体现，例如文献[1]首次提出DSC方法，以及随后的文献[2]中探讨了严格反馈非线性系统的神经自适应策略，文献[3]解决了具有未知死区的非线性纯反馈系统的鲁棒自适应控制问题。在文献[4]和[5]中，利用模糊逼近和K-Filters技术，提出了针对不确定非线性系统的自适应输出反馈控制方案。
自适应控制方法是自动控制领域中的一个重要研究方向，它允许系统在环境或参数变化下仍能维持良好的性能。在控制系统设计中，死区的存在会导致控制输入和实际输出之间的非线性失真，这对于精确控制来说是需要克服的难题。输入死区可能由执行器的物理限制或者摩擦力等因素引起，对系统性能产生负面影响。
本文的控制方案不仅考虑了未建模动力学带来的影响，也考虑了死区的存在，通过设计相应的滤波器和控制策略来补偿这些影响，并确保系统跟踪性能的准确性。该方案利用Lyapunov稳定性理论保证系统性能和稳定性，通过引入标准化信号和误差变换来提高控制精度，这为处理不确定非线性系统提供了新的思路和方法。所提出的控制策略为实际工程应用提供了理论基础和技术支持，具有一定的理论和实践价值。
在实际的控制系统中，死区和未建模动力学的存在是常见的，尤其是在复杂的工业过程中。因此，对这些问题的深入研究，不仅有助于提高控制系统的稳定性和精确性，还能在实际应用中减少调试时间，提高系统的鲁棒性和可靠性。通过本文提出的控制方案，可以在设计和实施过程中更好地应对这些挑战，使得控制系统能够适应更广泛的工况，满足更严格的操作要求。
