自适应模糊分散控制在大型随机非线性系统中的应用

"一类大型随机非线性系统的自适应模糊分散控制" 在现代工业和自动化领域，复杂的大型系统经常表现出非线性和不确定性，这给控制设计带来了巨大的挑战。本研究聚焦于解决这类问题，提出了一个新颖的自适应模糊分散控制策略，应用于不确定的随机非线性大系统。该方法的核心是利用模糊逻辑系统来逼近未知的非线性部分，通过后推技术设计自适应模糊分散控制器。 模糊逻辑系统是一种模拟人类模糊推理的工具，能够处理不精确或不完整的信息。在这里，模糊逻辑系统被用来近似系统的非线性行为，提供了一种灵活且强大的建模手段。它能够将复杂的非线性关系转换为易于处理的模糊规则，从而简化控制器的设计。 后推技术是一种逆向设计方法，从系统的输出开始，逐步设计控制器，确保系统的稳定性。在这个过程中，自适应机制被引入以在线调整模糊逻辑系统的参数，以适应系统的动态变化。这种方法的优点在于，它允许控制器根据系统的实时行为进行自我调整，增强了控制性能。 在设计的自适应模糊分散控制器中，每个子系统只需在线估计一个自适应参数，这显著降低了计算复杂性和所需的通信资源。此外，研究表明，采用提出的控制方案，所有闭环系统都能达到半全局一致稳定，且其性能有概率上界。这意味着即使在存在不确定性的情况下，系统也能保持稳定运行。 为了验证所提方法的有效性，文中还给出了一个数值示例。这个示例展示了在实际应用中，自适应模糊分散控制如何有效地控制大型随机非线性系统，实现预期的控制目标。 此外，文章还强调了版权和作者权益。作者可以在非商业研究和教育目的下使用附件副本，包括在作者所在机构进行教学分享和与同事交流。然而，对于其他用途，如复制、分发、销售或许可副本，或者在个人、机构或第三方网站上发布，都需要得到许可。通常，作者可以将他们的文章版本（例如Word或TeX格式）上传到个人网站或机构存储库，但这需要遵循Elsevier的存档和手稿政策。作者可以访问http://www.elsevier.com/copyright获取更多信息。 这项工作为解决复杂随机非线性系统的控制问题提供了新的思路，通过自适应模糊分散控制策略，实现了对大型系统的有效管理和控制。这一研究不仅有助于理论上的深入理解，也为实际工程应用提供了实用的解决方案。