"这篇论文是关于非线性时滞大系统的自适应神经网络分散控制策略。作者陈为胜和李俊民提出了一个控制方案,针对未知非线性时滞关联的大系统,利用神经网络来近似子系统内的非线性函数和时滞相关的非线性函数。他们采用了占有方法来处理时滞问题,并利用Backstepping技术设计分散控制律和参数自适应律,以确保闭环大系统的信号半全局一致最终有界。通过调整设计参数和增加神经元数量,可以达到任意输出跟踪精度。文章通过实例仿真验证了该方案的有效性。该研究得到了国家自然科学基金和陕西省自然科学基金的支持,涉及的领域包括随机控制、神经网络控制、自适应控制、智能控制和网络化控制。" 在非线性时滞大系统中,控制设计通常具有挑战性,因为系统动态复杂且包含延迟效应。这篇论文提出的自适应神经网络分散控制方案,是解决这类问题的一种创新方法。神经网络作为一种强大的非线性函数逼近工具,能够有效处理系统中的未知非线性特性。通过神经网络,系统内部的非线性函数和时滞相关的非线性函数被近似,这有助于简化控制设计。 时滞项的处理是控制理论中的关键问题,因为它可能导致系统的稳定性丧失。论文中采用了占有方法来处理时滞,这是一种将时滞效应纳入系统分析和控制设计的技术,可以避免因时滞引起的不稳定。 Backstepping技术是一种逆向设计方法,常用于非线性系统的控制设计。在此文中,Backstepping技术被用来设计分散控制律,即为每个子系统独立地设计控制器,同时考虑到整个系统的协同作用。这种方法允许对每个子系统进行独立优化,同时保证整体系统的稳定性。 Lyapunov-Krasoviskii泛函是证明系统稳定性的重要工具。论文通过构建这样的泛函,证明了闭环大系统的所有信号半全局一致最终有界,这意味着系统在一定条件下会收敛到稳定状态,而且所有的系统变量都将保持有限值。 此外,通过适当调整设计参数和增加神经网络的神经元数量,可以进一步提高跟踪精度,实现对系统输出的精确控制。这种灵活性对于实际应用中的性能优化至关重要。 最后,仿真结果证实了所提控制策略的有效性和实用性,表明这种方法在非线性时滞大系统控制中的应用是可行的。 该论文为非线性时滞大系统的控制提供了一种新颖的、基于神经网络的分散控制策略,具有广泛的应用前景,特别是在那些包含复杂非线性和时滞效应的大型复杂系统中。
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