多模型神经网络解耦控制：非线性系统的有效应对策略

本文主要探讨了一类非线性系统的多模型神经网络解耦控制器的设计方法，针对的是多变量非线性离散时间系统。该研究在2004年由王昕、李少元和岳恒等人发表于《控制与决策》杂志，文章编号为1001-0920(2004)04-0424-05。 核心思想是利用神经网络技术来增强控制器的适应性和鲁棒性。首先，作者在每个系统平衡点处，运用一种神经网络进行离线学习，专门用于识别和逼近非线性系统的线性部分。这种方法确保了对局部线性行为的精确建模，这对于非线性系统的控制至关重要，因为它有助于减少控制误差并提高控制精度。 其次，另一神经网络在线运行，负责实时捕捉非线性动态变化，将其视为可测量的系统干扰。通过前馈控制策略，这个在线神经网络能够预测并补偿非线性效应，从而实现对系统整体动态的更准确估计和控制。 这些在不同平衡点获得的系统模型被组织成一个多模型集合，每一步采样时，通过切换指标（如模型的预测误差或复杂度）来选择最合适的模型作为当前工作模型。这种动态模型选择策略提高了控制器的灵活性，使其能更好地应对系统的非线性特性。 文章的关键点在于利用神经网络的自适应性和多模型融合的优势，有效地解耦了非线性系统中的不同部分，即使在多个平衡点下也能保证良好的控制性能。仿真结果验证了这一方法的有效性，表明了多模型神经网络控制器能够在复杂的非线性环境中提供稳定且高效的控制。 这篇论文是一项创新性的研究成果，它为处理多变量非线性系统的控制问题提供了一种新颖且实用的策略，展示了神经网络技术在现代控制系统中的应用潜力。