动态线性化非线性系统：自适应预测函数控制的实现与验证

本文主要探讨了一种基于动态线性化的自适应预测函数控制策略在非线性系统中的应用。这种方法首先利用伪偏导数（PPD）的概念，将复杂的非线性系统动态地近似为一个线性模型。PPD是一种创新的工具，它允许我们在处理未来预测时刻时，通过对系统行为的局部线性化来实现对非线性特性的有效估计。 作者们提出的算法依赖于实时的测量数据，而非具体系统的内部结构，这使得控制设计更为通用，适用于各种类型的非线性系统。通过这种自适应预测函数控制，算法能够确保输入和输出信号的有界性，并能够精确无偏差地跟踪预设的目标值。这种方法的优势在于它的鲁棒性和抗干扰能力，即使在存在不确定性或外部扰动的情况下，也能维持稳定的系统性能。 文章进一步通过大滞后对象和强非线性pH中和滴定实验进行了深入的验证。这些实验结果强有力地证实了新方法的有效性和实用性，表明它不仅在理论上可行，而且在实际工程环境中也能展现优良的控制效果。 关键词如"预测函数控制", "非线性", "集结", "动态线性化", 和 "基函数"突出了本文的核心内容，强调了研究在控制理论和技术中的重要地位。这项工作为非线性系统的控制设计提供了一个新颖且高效的解决方案，具有广泛的应用前景，特别是在工业自动化、机器人控制以及过程控制系统等领域。