RBF神经网络赋能动态迟滞非线性系统：建模与控制的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业与科学技术飞速发展的背景下，各类复杂系统广泛应用于航空航天、精密制造、生物医学、智能机器人等众多领域。这些系统中，动态迟滞非线性系统极为常见，其输出不仅依赖于当前输入，还与输入历史紧密相关，存在明显的迟滞现象和复杂的非线性特性。例如，在航空航天领域，飞行器的飞行控制系统涉及到众多传感器和执行机构，其动态特性会受到气流变化、飞行器姿态调整等多种因素影响，呈现出动态迟滞非线性；在精密制造领域，压电陶瓷驱动器用于实现高精度的微位移控制，但由于其材料特性，存在显著的迟滞非线性，严重影响加工精度；在生