自律鲁棒自适应分散控制方法：应用于分布式多输入系统

"该文研究了分布式多输入系统的分散鲁棒自适应控制问题，提出了一种结合状态扩张、反演干扰抑制控制以及直接反馈线性化的自律鲁棒自适应分散控制新方法。通过设计控制策略，实现了子系统的自律鲁棒稳定、全系统整体鲁棒稳定，并具有不确定参数自适应能力。利用LMI求解，该方法还具备最优自适应𝐿2增益干扰抑制功能。" 在控制理论中，分布式多输入系统是指由多个相互协作的子系统组成的复杂网络系统，这些子系统可能分布在不同的地理位置或功能上。这类系统的控制目标通常涉及全局性能优化和稳定性保证，尤其是在存在不确定性参数和外部干扰的情况下。 本文提出的自律鲁棒自适应分散控制方法是为了解决这种系统的控制挑战。首先，状态扩张技术用于扩展系统的状态空间，以便更好地处理系统中的不确定性和非线性特性。这种方法有助于将非线性系统转化为线性可表示的形式，便于后续控制策略的设计。 反演干扰抑制控制是一种用于减少系统对扰动影响的技术。它通过反向设计控制信号来抵消扰动的影响，从而保持系统的稳定性和性能。在此基础上，结合直接反馈线性化，可以将非线性系统转化为线性形式，从而设计出更简单的控制器。 最优控制理论则被用来进一步优化系统的性能。通过寻找最优控制输入，可以在满足系统稳定性的前提下，最小化某种性能指标（如成本函数或𝐿2增益），达到干扰抑制的目的。在文中，通过求解线性矩阵不等式（LMI），可以确保控制策略的最优性，并实现自适应地调整参数以适应系统的不确定性。 最后，仿真结果验证了所提控制策略的有效性。各子系统能够实现自律鲁棒稳定，即每个子系统在没有外部协调的情况下独立保持稳定。全系统整体鲁棒稳定意味着整个分布式系统的稳定性能在不确定性和扰动下得到保证。此外，通过自适应机制，系统能够适应不确定参数的变化，保持良好的控制性能。这种方法为分布式多输入系统的控制提供了一种新的、高效且鲁棒的解决方案。