分散混合自适应智能控制：非线性互联系统的解决方案

"非线性互联系统的分散混合自适应智能控制，张天平，顾海军，裔扬，扬州大学信息工程学院" 本文主要探讨了一种针对高阶互联MIMO（多输入多输出）非线性系统的分散混合自适应智能控制策略。作者在设计控制器时，利用了TS模糊系统和神经网络的通用逼近能力，将模糊基函数融入神经网络控制器，以应对复杂的非线性问题。TS模糊系统以其灵活性和对非线性关系的高效建模能力而被广泛使用，而神经网络则能够学习和近似未知的复杂函数。 基于等价控制的思想，文章提出了一种分散自适应控制方案，该方案的一大优点是不需要预先计算TS模型，降低了控制器的设计复杂性。通常，自适应控制方法会涉及到对系统不确定性或参数变化的估计，而本文中，通过自适应估计技术，控制器能够在线地适应并估计这些不确定性，而且不再需要事先假设不确定性存在已知的上界，这显著提高了控制策略的鲁棒性。 在理论分析部分，作者证明了采用这种新型控制器的闭环智能控制系统中所有信号都是有界的，这意味着系统具有良好的稳定性。更进一步，他们还证明了跟踪误差会收敛到零，这意味着系统能够精确地跟踪期望的参考信号，这对于许多实际应用中的性能要求至关重要。 关键词包括“分散自适应控制”、“智能控制”、“模糊模型”、“神经网络”和“互联系统”，这些都反映了研究的核心内容和技术手段。文章的发表时间为2004年11月，出自《控制与决策》期刊，表明这一研究成果是在20世纪末至21世纪初的自动化和控制理论领域的前沿工作。 该文提出的分散混合自适应智能控制策略为处理高阶非线性互联系统提供了新的解决方案，它结合了模糊逻辑和神经网络的优势，实现了无需预知系统不确定性上界的有效控制，并且确保了系统的稳定性和跟踪精度。这一研究对于理解和应用自适应控制、模糊控制和神经网络控制在复杂系统中的融合有着重要的理论和实践价值。