网络环境下非线性ARMA系统的最小熵控制

"该文探讨了在网络控制系统中对非线性ARMA系统的最小熵控制策略，处理随机通信通道中的时间延迟问题。通过利用熵的概念来量化跟踪误差的不确定性，并开发了一种递归优化解决方案。此外，还提出了一种基于神经网络估计跟踪误差概率密度函数的替代算法。最后，通过一个模拟示例展示了所提方法的有效性和可行性。关键词包括：网络控制系统、熵、神经网络。" 在本文中，作者Jianhua Zhang和Hong Wang探讨了一个关键问题，即如何在网络控制环境中有效地管理和减小非线性ARMA（自回归滑动平均）系统的不确定性。网络控制系统（NCSs）由于通信和计算机网络技术的进步而变得越来越普遍，它们在汽车工业、远程操作、航空航天等多个领域得到了广泛应用。 然而，NCSs面临的主要挑战之一是通信通道中的随机时间延迟，这可能导致系统的性能下降和控制精度的不确定性增加。为了克服这个问题，作者引入了熵的概念，这是一个衡量信息不确定性的度量。在控制理论中，熵被用来量化跟踪误差的不确定性，这对于理解和设计鲁棒控制策略至关重要。通过对跟踪误差的熵进行分析，可以更好地理解和预测系统行为的不可预测性。 文章中，作者开发了一种递归优化解决方案，旨在最小化由时间延迟引起的跟踪误差不确定性。这种优化方法考虑了网络环境中的随机性，使得控制器能够动态地适应不断变化的通信条件。 此外，他们还提出了一种基于神经网络的替代算法，用于估计跟踪误差的概率密度函数。神经网络因其强大的非线性建模能力和自我学习特性，成为解决此类复杂问题的理想工具。通过训练神经网络来近似误差分布，可以更准确地评估和控制系统的不确定性。 最后，通过一个模拟示例，作者验证了所提出的最小熵控制策略和神经网络方法的有效性和实用性。这个例子不仅展示了这些方法如何在实际应用中减少不确定性，而且还证明了它们在应对网络环境中的随机延迟时的灵活性和适应性。 这篇论文为网络控制系统中的非线性ARMA系统的控制策略提供了一个新的视角，强调了利用熵和神经网络来处理随机延迟问题的重要性。这种方法有望改善网络控制系统的性能，提高其在各种实际场景下的可靠性。