基于SNNM的非线性系统分布式无线控制：稳定性与优化设计

本文主要探讨了基于标准神经网络模型(SNNM)的非线性系统在分布式无线网络化控制（WNCS）中的应用。SNNM是一种强大的工具，用于捕捉复杂系统的行为，尤其适合处理非线性动态。研究者针对这类系统提出了一个全新的控制策略，即通过无线控制网络（WCN）实现全分布式控制。 WCN在现代工业和自动化领域的应用日益广泛，它允许系统中的各个节点通过无线通信进行协调，减少了对中央控制器的依赖。然而，无线通信的不确定性，如信号干扰、数据丢包等，是实现WNCS稳定性和可靠性的一大挑战。为了克服这一难题，文中引入置信因子来模拟这些不确定性，这有助于量化和管理无线链路的不可预测性。 利用Lyapunov理论和Lur'e系统理论，研究者将WNCS的稳定性分析转化为一个带有线性矩阵不等式（LMIs）的凸优化问题。这种转换使得原本的非线性问题得以转化为可以通过数值方法解决的线性或二次型优化问题，极大地简化了稳定性分析的过程。这里，CVX工具包作为一个关键工具，被用来求解这个优化问题，最终得到保证闭环系统全局渐近稳定的WCN配置参数。 论文的核心贡献在于提供了一种有效的方法，不仅考虑了非线性系统的特性，还兼顾了无线网络环境中的实时性和鲁棒性。通过仿真结果的验证，作者证明了所提出的控制策略在实际应用中的正确性和有效性。这为设计和实施复杂非线性系统的分布式无线控制提供了新的理论支持和实践指导。 本研究对非线性系统控制领域的分布式无线控制技术做出了重要贡献，对于未来在物联网、智能工厂等场景下实现高效、可靠的自主控制具有重要意义。同时，它也展示了如何结合数学工具和系统理论，有效地解决实际工程问题，提升了WNCS的性能和可用性。