非线性大系统分散自适应预设性能跟踪控制：有限时间设计与仿真验证

本文主要探讨了一类非线性大系统的分散自适应预设性能有限时间跟踪控制问题。传统的预设性能控制方法在处理大规模复杂系统时往往存在局限性，尤其是当需要实现分散控制时。作者李小华和胡利耀创新性地结合了神经网络自适应技术、实际有限时间控制理论以及预设性能控制方法，提出了一种新的设计策略。 他们的工作重点在于设计一种控制器，旨在确保大系统中的每个子系统跟踪误差能够在任意给定的停息时间内被一个预设性能函数严格约束，从而收敛到平衡点的一个给定邻域内。这种控制方法不仅保证了系统的稳定性，而且具有实际有限时间稳定性，即所有闭环系统信号能够在有限的时间内达到稳定状态，这一特性对于实时性和效率至关重要。值得注意的是，所提出的停息时间与系统初始状态无关，这在控制理论中是一个重要的优点，因为它提高了控制策略的通用性和适应性。 文章的研究成果以《控制与决策》期刊的形式发表，2020年卷第12期，3045-3052页。此外，论文还提供了在线阅读链接（<https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2019.0623>），供读者进一步深入学习或参考。文章的贡献表明，预设性能有限时间跟踪控制在处理非线性大系统时展现出强大的潜力，可以为实际工业应用提供有效的解决方案。 文中提到的其他相关研究包括： 1. 参数未知的离散系统Q-学习优化状态估计与控制：探讨了在参数不确定情况下，如何利用Q-learning算法进行状态估计和控制优化。 2. 基于免疫优化的平面Acrobot线性自抗扰鲁棒镇定：研究了免疫优化技术在增强平面Acrobot系统的鲁棒稳定性上的应用。 3. 事件触发机制下分布时滞网络化控制系统H∞故障检测：关注的是事件触发控制在分布式延迟系统中如何有效地检测故障。 4. 基于强化学习的小型无人直升机有限时间收敛控制设计：展示了强化学习在小型无人飞行器控制领域的实际应用，强调了有限时间收敛的重要性。 这些文章展示了控制理论的多样性，以及在不同应用场景下的最新进展，为读者提供了更广阔的视角来理解和应对复杂系统控制问题。