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Event-based adaptive NN tracking control of nonlinear discrete-time systems
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资源说明：神经网络（NN）在控制领域中的应用一直是研究的热点，特别是在非线性系统跟踪控制方面。非线性离散时间系统（NDTS）因其在工业自动化、机器人控制以及复杂动态系统的建模中的广泛应用而受到越来越多的关注。与传统的连续时间系统的控制方法相比，非线性离散时间系统的控制器设计面临独特的挑战，尤其是在后退方法（backstepping）控制策略的实现上。本文的作者 Yuan-Xin Li 和 Guang-Hong Yang 提出了针对一类严格反馈非线性离散时间系统的同时设计神经网络（NN）自适应控制律和事件触发条件的方法。这种方法利用事件触发机制显著减少了通信负载，并基于Lyapunov理论证明了闭环网络控制系统的稳定性和跟踪性能。
在进一步分析之前，我们先来了解一些基础概念。“事件触发控制”是一种减少控制系统的通信频率的方法，只有当某些特定事件发生时（比如误差超过阈值），才会发送或执行反馈信号。这与传统的周期性传输反馈信号的方法不同，后者可能会导致不必要的通信，特别是在控制系统中。通过事件触发控制，可以显著减轻网络负载，提高系统的效率。
再来说说“自适应控制”。“自适应控制”是指控制系统可以根据环境和操作条件的变化自动调整其控制参数。在很多应用中，尤其是在处理具有高度不确定性和复杂性的非线性系统时，自适应控制变得尤为重要。
“神经网络”在控制领域的应用主要是模拟人脑处理信息的方式，通过学习和模式识别来调整控制策略。神经网络通过大量的节点（或称为“神经元”）互相连接，形成了一个网络，可以被训练来识别模式并执行控制任务。
本文的“后退方法”是一种递归设计过程，通过逐步构建控制器并回溯到系统的初始状态，可以在每一步中考虑系统的非线性特性。这种方法在连续时间系统中较为常见，但在非线性离散时间系统的设计中，由于非因果问题的存在，需要特别的策略来应对。
文章指出，在设计非线性离散时间系统的神经网络控制律时，主要的难点在于处理后退过程中的非因果问题。文章提出了一种Lyapunov稳定性理论框架下的事件触发算法，该算法能够根据闭环状态的条件来更新控制输入和神经网络的权重。
文章作者通过模拟示例评估了这种方法的有效性，并通过与现有传统的神经网络控制方案进行对比，展示了在特定的事件触发误差超过指定阈值时才传输和执行反馈信号可以大大减少通信负载。这是一种典型的减少通信频率以减轻系统负担的方法。
通过研究文献中已有的有效非线性离散时间系统的自适应控制方法，本文提出的方法不仅提高了跟踪性能，还降低了通信需求，这对于那些对实时性能和通信资源有限制的控制系统来说，具有重要的应用价值。
在实际应用中，这种基于事件触发的自适应神经网络控制方法，尤其适用于需要实时响应和处理大规模数据的场景。例如，在工业自动化领域，这可以用来减少控制过程中的延迟，提高整个生产系统的效率。在机器人技术中，这种方法可以提高机器人的反应速度和处理复杂任务的能力。
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