본 리뷰는 복잡한 비선형성과 시스템 결함의 영향을 받는 비선형 시스템에 대한 적응 제어 기술을 종합적으로 연구한 내용입니다. 비선형 시스템은 일반, 확률적, 전환 클래스 등으로 분류되며, 이들의 모델링 및 제어 과제에 초점을 맞추고 있습니다. 입력 포화, 죽은 구역, 백래시와 같은 일반적인 비선형성 및 액추에이터와 센서 결함을 검토하였으며, 이들이 시스템 성능에 미치는 중요한 영향을 다룹니다. 퍼지 논리 시스템과 신경망은 시스템 불확실성과 복잡한 동역학을 처리할 수 있는 효과적인 함수 근사기로 탐구됩니다. 이들의 설계 방법론, 장점 및 구현 문제에 대해 자세히 논의합니다. 또한, 이러한 지능형 근사기를 활용한 결함 허용 적응 제어의 최근 개발 사항을 강조합니다. 마지막으로, 이 논문은 적응 학습 프레임워크를 실시간 제어 및 실제 비선형 시스템을 위한 향상된 결함 탐지 전략과 통합하는 것을 포함한 열린 도전 과제와 미래 연구 방향을 제시합니다.
Kharrat et al. (Fri,)는 이 문제를 연구했습니다.