自适应神经网络非线性系统分散控制

"非线性关联系统自适应神经网络输出反馈分散控制 (2008年) - 控制理论与应用期刊文章" 这篇2008年的论文关注的是非线性大系统的控制策略，具体是关于自适应神经网络输出反馈分散控制的方法。作者包括陈为胜、李俊民和陈国培，他们来自西安电子科技大学的应用数学系。论文的核心内容是针对一类含有完全未知关联项的非线性大系统，设计了一种新的控制方案。 传统的控制方法通常需要对系统的关联项做出特定的假设，比如匹配条件或者关联项的上界函数约束。然而，该论文提出的方法利用神经网络来逼近这些未知的关联项，从而摆脱了这些限制性的假设。通过这种方法，神经网络能够学习和适应系统的复杂动态行为。 一个关键创新点在于，论文中采用了参考信号替代传统的关联信号作为神经元的输入。这一策略有效地避开了对关联信号进行微分的难题，简化了控制系统的设计过程。通过这样的设计，论文保证了闭环系统所有信号的半全局一致最终有界性，也就是说，系统的所有动态行为都将保持在一个有限的范围内。 此外，作者还证明了跟踪误差会收敛到一个包含原点的小区域，这意味着系统可以接近但不一定精确地跟踪期望的输出。这在实际应用中是非常重要的，因为完全的精确跟踪往往是难以实现的。 关键词包括非线性大系统、神经网络、分散输出反馈控制和积分反推，这些关键词揭示了研究的主要技术手段和理论基础。论文所在的分类号TP273表明它属于自动化技术与计算机科学的范畴，文献标识码A则表明这是一篇原创性的科研论文。 这篇2008年的论文为非线性大系统的控制提供了新的视角，通过神经网络的自适应学习能力和分散控制策略，克服了传统方法中的局限性，为实际工程中的复杂系统控制提供了理论支持和解决方案。