基于扩展神经网络的非线性不确定系统自适应控制设计：理论、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域中，非线性系统广泛存在于航空航天、机器人控制、生物医学、电力系统等众多方面。例如，飞行器在飞行过程中，其空气动力学特性会随着飞行姿态、速度以及环境条件的变化而呈现出强烈的非线性；机器人在执行复杂任务时，其机械结构的动力学行为以及与外界环境的交互作用也表现出明显的非线性特征。与线性系统相比，非线性系统具有更为复杂的动态特性，如多稳态、混沌、分岔等现象，这些特性使得非线性系统的控制面临巨大挑战。

传统的控制方法，如比例-积分-微分（PID）控制，通常基于线性系统理论设计