复杂系统自适应控制：高阶神经网络方法

"一类复杂系统的自适应控制 - 高阶神经网络 - 相似复杂系统 - 鲁棒自适应控制" 本文主要探讨了一类具有结构相似性的不确定复杂系统的自适应控制策略，通过引入高阶神经网络（High-order Neural Networks, HNN）来处理系统的互联项问题。在传统的控制系统设计中，互联项往往被视为难以处理的部分，因为它们可能包含非线性和不确定性。然而，这篇文章提出了一种新的方法，利用高阶神经网络来近似这些复杂的互联项，从而简化了控制器的设计。 首先，作者指出，由于这类复杂系统在结构上有一定的相似性，可以利用这一特性来减少控制器设计的计算负担。高阶神经网络被用来在线学习并调整其权重，以适应系统的动态变化和不确定性，这在确保闭环系统稳定性方面起到了关键作用。在线学习允许网络根据系统的实时状态不断优化其参数，以达到更好的控制性能。 此外，文章强调了这种方法在实际工程应用中的可行性。由于减少了对每个子系统互联项的独立处理，整体控制器的设计和实现变得更加简洁。通过这样的控制策略，即使面对复杂的不确定性和非线性，系统也能保持良好的动态行为。 在文章的仿真算例部分，作者展示了所提出的控制方法在不同场景下的表现，进一步验证了该方法的有效性和鲁棒性。通过对比分析和实际模拟，结果表明，采用高阶神经网络的自适应控制策略能够有效地抑制不确定性和干扰，保证系统的稳定运行，并在一定程度上提高了系统的性能指标。 本文提出了一种创新的自适应控制方法，利用高阶神经网络解决了复杂系统中互联项的难题。这种方法不仅简化了控制器设计，降低了计算复杂度，还增强了系统在面对不确定性时的适应性和鲁棒性。这为实际工程中复杂系统的控制提供了新的思路和技术支持。