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基于动态面技术的自适应神经网络控制研究的中期报告
自适应神经网络控制是一种基于神经网络的闭环控制方法，利用神经网络模型对系统进行建模，并通过学习调整神经网络的参数以实现控制目标。目前，自适应神经网络控制已被广泛应用于工业控制、机器人控制和卫星控制等领域。
本研究旨在利用动态面技术结合自适应神经网络控制实现对复杂非线性系统的控制。根据已有研究，动态面技术可以有效地处理状态约束和控制约束问题，而自适应神经网络控制则具有良好的自适应性和学习能力。
在研究中，我们首先建立了动态面模型，采用拉格朗日乘子法将状态约束和控制约束转化为等式约束，从而实现约束的处理。然后基于该模型，构建了基于自适应神经网络的动态面控制器，并利用反向传播算法进行神经网络的学习和优化。最后，我们利用仿真实验验证了该方法对于非线性系统的控制效果，结果表明本方法具有较好的控制性能和鲁棒性。
当前，我们正在进一步研究该方法的实际应用，以探索其在工业实践中的具体效果和问题。同时，我们也在考虑如何进一步提高该方法的鲁棒性和实时性，以满足实际控制需求。