基于神经网络的分布式自适应动态控制：解决互联大系统动态不确定性

本文主要探讨了一类具有未建模动态结构相似性的严格反馈非线性互联大系统中的控制问题。针对这类复杂系统，研究者提出了一个创新的分散自适应动态面控制策略，该策略的核心是利用神经网络来处理系统中的非线性和未建模动态特性。神经网络逼近理论被用于分析系统中产生的未知非线性连续函数，这有助于提高控制的精确度。 在控制设计过程中，文章采用了Lyapunov函数来约束这些未建模的动态行为，这是一种经典的方法，用于确保系统的稳定性。通过运用Young's不等式和三重求和项的分解技巧，研究者成功地克服了系统耦合带来的挑战，使得控制律的设计更加有效。动态面控制技术在此发挥了关键作用，它允许将系统的控制问题转化为一个相对简单的子问题，从而实现分散控制，即系统各部分可以独立进行控制决策。 与现有的研究成果相比，本文提出的分散控制律的一大优势在于它避免了包含控制增益下界常数，这简化了设计过程，并可能提高系统的性能。此外，通过动态面控制设计中的紧集构造方法，研究人员能够有效地处理未建模动态以及分析中出现的不确定性连续函数，进一步增强了控制的鲁棒性。 理论分析部分，作者证明了在闭环控制系统中，所有信号都具备半全局一致终结有界性，这意味着系统的行为可以在有限的时间范围内被限制在一个可接受的范围内。而且，跟踪误差最终会收敛到原点附近的一个小邻域，表明控制效果非常理想。 通过两个数值算例的仿真结果，研究者证实了所提出的控制方案的有效性和实用性。这些仿真结果展示了在实际应用中，这种基于神经网络的分散自适应动态面控制方法能够有效处理非线性、不确定性和复杂交互，为互联大系统的控制提供了一种新的解决方案。 本文的研究为复杂互联大系统设计高效、灵活的自适应控制策略提供了新思路，对于推动此类系统的稳定性和性能优化具有重要意义。