36、神经网络离散反馈线性化与无源特性研究

神经网络离散反馈线性化与无源特性研究

1. 控制器响应分析

1.1 PD 控制器响应

首先来看 PD 控制器的响应情况。相关响应如图所示，从图中能直观地看到系统状态随时间的变化。通过对图的分析，我们可以了解到 PD 控制器在系统控制中的表现。

1.2 NN 控制器响应

1.2.1 无干扰情况

当使用改进权重调整和投影算法的 NN 控制器时，其响应也有详细的图示呈现。分别展示了期望状态和实际状态 1、期望状态和实际状态 2 的响应情况。从图中可以看出，该控制器的性能十分出色，能够较好地跟踪期望状态。

1.2.2 有干扰情况

考虑存在有界干扰的情况，干扰由特定公式定义：
[
w(k) =
\begin{cases}
0, & 0\leq kT_m < 12 \
其他值, & kT_m \geq 12
\end{cases}
]
此时，带有改进权重调整的 NN 控制器的跟踪响应也有相应的图示。从图中可以发现，有界干扰会在系统输出端引起有界的跟踪误差。这表明通过连续和离散时间的仿真研究，所提出的边界和理论主张是合理的。

2. 神经网络的无源特性

2.1 无源特性的重要性

神经网络控制器具有使闭环系统无源的有趣特性。这一特性的实际重要性在于，额外的未知有界干扰不会破坏系统的稳定性和跟踪性能。无源特性保证了信号的有界性，从而使系统在存在额外不可预见的有界干扰时仍能保持合适的性能，这等同于闭环系统的鲁棒性。

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