多模型神经网络解耦控制器设计：非线性离散时间系统

"该文提出了一种用于非线性多变量离散时间系统的多模型神经网络解耦控制器设计方法。通过神经网络分别离线和在线识别系统的线性部分和非线性部分，以实现对非线性干扰的有效抑制。通过在各个平衡点建立的系统模型集合，根据切换指标选择最优模型进行实时控制。仿真结果证明了该方法在不同平衡点的控制性能良好。" 文章详细讨论了一种针对多变量非线性离散时间系统的控制策略——多模型神经网络解耦控制器。这种控制器设计的关键在于利用神经网络的能力来处理复杂和非线性的动态行为。首先，在每个系统平衡点，使用一个神经网络进行离线训练，目的是识别和建模系统的线性部分。这一部分通常可以通过传统的系统辨识技术处理，如最小二乘法或递归神经网络训练。 同时，另一个神经网络被用来在线识别和跟踪系统的非线性部分。这部分被视为可测量的干扰，通过前馈控制策略予以补偿。前馈控制允许控制器预测和抵消非线性效应，从而提高系统的稳定性与性能。 接下来，通过整合在所有平衡点处获得的系统模型，构建一个多模型集合。在每个采样时刻，基于特定的切换指标（如模型的预测误差或适应性），选择当前最能代表系统状态的模型作为“最优模型”。这个最优模型用于设计解耦控制器，它能够独立地控制各个变量，减少变量之间的耦合影响。 这种方法的优势在于，即使系统在不同的工作点或条件之间切换，也能保持良好的控制性能。通过切换到最合适的模型，控制器可以适应系统动态特性的变化。仿真实验的结果证实了该控制器在多平衡点情况下的有效性，表明系统能够维持良好的控制效果，增强了系统的鲁棒性和适应性。 该研究提供了一种利用神经网络处理非线性控制问题的新途径，特别适用于那些具有复杂动态特性的多变量系统。通过多模型集合和智能切换机制，该方法能够有效地抑制非线性干扰，提高系统控制的精度和稳定性。这在实际工程应用中，如过程控制、机器人控制和航空航天领域，具有重要的理论和实践意义。