动态不确定性下随机非线性大系统的分布式模糊自适应输出反馈控制

本文主要探讨了具有动态不确定性、随机性的大型非线性系统中的分布式自适应模糊输出反馈控制策略。研究的焦点在于一类复杂的系统，它由众多互相连接的组件组成，同时存在未测量状态和动态不确定性。作者是天平张和小南夏，他们来自扬州大学信息工程学院自动化系，该研究发表于2015年。 论文的核心内容首先涉及非线性函数的模糊系统建模，通过模糊逻辑来近似处理系统中的未知部分，这有助于提高控制的灵活性和适应性。对于未测量的状态，文章提出了分布式K-滤波器的设计，这是一种有效的估计工具，可以实时估计这些无法直接观测的系统状态变量。 在控制方法上，研究者结合了动态表面控制（DSC）技术和反步设计原则。动态表面控制技术旨在减小系统模型的不确定性影响，通过引入可用的动力学信号，能够在一定程度上抑制或补偿由于模型不精确带来的行为偏差。反步设计策略则是一种递归设计方法，它将复杂的控制系统分解为一系列局部控制器，从而实现系统的分散控制，提高了控制系统的稳定性和响应速度。 论文的关键点在于分析和解决分布式环境下，如何有效地利用模糊系统和K-滤波器技术，以及如何通过DSC与反步设计的有效融合，确保在动态不确定性和未测量状态的影响下，实现对大型非线性系统的稳定、有效的输出反馈控制。此外，文中还可能探讨了相关的性能指标，如控制精度、收敛速度和鲁棒性等，并通过仿真或实验验证了所提出的控制方案的有效性。 总结来说，这篇研究论文深入探讨了在复杂系统环境中，如何通过自适应模糊控制和分布式技术来应对动态不确定性和未知状态，为大型随机非线性系统的控制提供了一种创新且实用的方法论。对于从事该领域研究的工程师和技术人员来说，这篇论文提供了重要的理论支持和实践指导。