随机非线性系统基于事件触发机制的自适应神经网络控制.pdf下载

weixin_39821228 2021-10-06 21:09:57

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随机非线性系统基于事件触发机制的自适应神经网络控制.pdf

内容概要：这篇论文提出了一种针对受外部干扰和欺骗攻击影响的切换非线性网络物理系统(CPS)的自适应神经事件触发控制方案。主要贡献包括：1. 使用切换非线性干扰观测器处理未知干扰，使估计信号与实际干扰误差较小；2. 引入预设性能函数确保系统输出在预定有限时间内达到性能边界；3. 设计动态事件触发机制减少通信负载；4. 理论分析证明闭环系统所有信号有界，同时完全消除Zeno行为；5. 通过数值仿真验证方案的有效性。论文还提供了详细的代码实现，涵盖了切换非线性系统、非线性干扰观测器、神经网络控制器、事件触发机制等模块的设计与实现，并通过仿真展示了系统的稳定性和有效性。适合人群：具备一定控制理论和编程基础，特别是对网络物理系统(CPS)、自适应控制、神经网络和事件触发机制感兴趣的科研人员和工程师。使用场景及目标：①适用于研究和开发针对欺骗攻击和外部干扰的自适应控制策略；②帮助理解如何在切换非线性系统中应用神经网络进行干扰估计和控制；③探索如何通过事件触发机制优化通信资源的使用；④验证自适应控制方案在实际系统中的可行性和有效性。其他说明：该资源不仅提供了理论分析和数学推导，还给出了详细的代码实现，便于读者在实践中理解和应用所提出的控制方案。建议读者结合代码调试和仿真结果深入理解每个模块的功能和相互作用，从而更好地掌握自适应神经事件触发控制的核心思想和技术细节。

内容概要：这篇论文提出了一种针对受外部干扰和欺骗攻击影响的切换非线性网络物理系统(CPS)的自适应神经事件触发控制方案。该方案通过切换非线性干扰观测器处理未知干扰，确保系统输出在预定有限时间内达到性能边界，设计动态事件触发机制减少通信负载，并通过理论分析证明闭环系统所有信号有界，完全消除Zeno行为。此外，论文通过数值仿真验证了方案的有效性。文中还提供了详细的Python代码实现，涵盖系统动态、干扰观测、神经网络控制、事件触发机制等功能模块，展示了如何在欺骗攻击和切换动态条件下维持系统的稳定性和性能。适合人群：具备一定编程基础，尤其是对网络物理系统、控制理论、机器学习等领域有兴趣的研究人员和工程师。使用场景及目标：①研究和开发针对网络物理系统的安全控制策略；②理解和实现自适应神经事件触发控制机制；③探索如何在存在欺骗攻击的情况下，通过动态事件触发机制优化通信资源利用；④验证所提出的控制方案在实际应用中的可行性和有效性。其他说明：此资源不仅提供了理论分析，还包括完整的代码实现和仿真结果，帮助读者深入理解并实践论文中的关键技术。在学习过程中，建议结合代码调试和实验，逐步掌握各个模块的功能和相互关系。

内容概要：本文提出了一种基于自适应动态规划（ADP）和神经网络的方法，旨在求解模型自由的连续时间非线性系统的最优H∞跟踪控制问题。该方法利用输入-输出数据构建数据驱动模型来重建未知系统。进一步提出了增强型系统和事件触发机制，并引入了一种新型的事件触发条件确保不存在泽诺行为。研究通过三个类型的神经网络（批评家网络、行动者网络和干扰网络），并采用时变激活函数，解决了哈密顿-雅克比-艾萨克斯方程。此外，文章证明了新闭环系统的渐近稳定性和鲁棒性，通过数值仿真验证所提出的准优化控制方案的有效性。适合人群：对控制理论特别是自适应控制有浓厚兴趣的研究人员和工程师；需要解决复杂非线性控制系统中跟踪问题的专业人士。使用场景及目标：适用于工业自动化、自动驾驶等领域，在这些领域中常常需要对复杂的动态系统进行精确地实时追踪和控制。主要目标包括降低计算成本，避免频繁采样导致的通信负担以及实现实时性的要求。其他说明：与传统的基于时间触发机制的控制器相比，本文提出的基于事件触发机制的控制方案能够减少通信量和能量消耗，并提高了实时响应速度。同时文中提供了详细的数学推导以及严格的理论分析保障方法的有效性和稳定性。

基于事件触发策略的多智能体系统的最优主-从一致性分析.pdf

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