WNCN下的Lurie型非线性系统分布式H∞控制：新型DSNNM方法与有效性验证

本文主要探讨了一类基于Lurie类型的非线性系统的分布式无线网络H-∞控制问题。作者Wen Ren和Bugong Xu来自华南理工大学自动化科学与工程学院，他们提出了一个新的研究方法，旨在利用无线神经控制网络（WNCN）来解决这类离散时间系统的分布式控制挑战。Lurie型模型在这里被扩展为一种延迟标准神经网络模型（DSNNM），这种模型能精确描述这些非线性系统的动态特性。 在该研究中，关键假设是WNCN中的每个神经元节点，尽管能量、存储空间和计算能力有限，都被视为子控制器，构成了一个广泛的网状结构。这个结构使得WNCN能够实现分布式操作，即神经元分布在地理区域的不同位置，共同构成一个完全分布的非线性输出反馈动态控制器。这种分布式控制架构有助于在无线通信可能存在的不稳定性和延迟条件下维持系统的稳定性。 无线通信链路采用衰落信道模型来考虑通信不可靠性，这在实际应用中非常重要，因为无线环境常常受到诸如信号干扰、噪声等因素的影响。为了确保系统的稳定性并增强其对扰动的抑制能力，研究者利用Lyapunov函数和S程序理论，结合矩阵不等式方法（LMI），设计和配置WNN，目标是使DSNNM在均方根意义下实现闭环系统的完全稳定性，并达到H-∞扰动衰减的要求。 这种方法的主要优点在于它能够在保持系统性能的同时，考虑到无线网络的实际限制和动态变化。数值示例展示了该设计方法的有效性，通过对比和分析，证明了所提出的控制策略能够有效地应对分布式非线性系统的复杂控制需求。 这篇研究论文提供了一个创新的框架，将Lurie型非线性系统控制与无线神经网络技术相结合，为分布式环境下的控制设计提供了一种新的解决方案。这对于推进无线网络控制技术的发展，特别是在工业自动化、智能交通系统等领域具有重要的理论和实践价值。