神经网络与多模型非线性自适应解耦控制方法

"这篇文章是2008年8月发表在《控制理论与应用》第25卷第4期上的一篇学术论文，主要探讨了一种基于神经网络和多模型的非线性自适应广义预测解耦控制方法，适用于非线性多变量离散时间动态系统的控制问题。该方法由线性鲁棒控制器、神经网络非线性控制器和切换机制三部分组成，旨在确保系统稳定并优化性能。" 文章中提出的控制策略综合运用了线性鲁棒广义预测解耦控制器和神经网络非线性广义预测解耦控制器。前者用于确保闭环系统的输入输出信号保持有界，从而维持系统的基本稳定性；而后者则利用神经网络的非线性拟合能力，进一步提升系统的性能表现。这两种控制器之间的切换策略被设计用来在保证系统稳定性的前提下，优化系统整体的运行效果。 作者对提出的自适应解耦控制方法进行了稳定性与收敛性的理论分析，这不仅展示了方法的理论基础，也为其实际应用提供了理论保障。在论文的最后，作者通过仿真案例证明了该方法在解决实际问题时的有效性，这表明该方法可以成功应用于非线性多变量系统的控制设计中，实现系统的解耦并提升控制精度。 关键词涵盖了非线性控制、广义预测控制、解耦技术、神经网络以及多模型方法，这些都反映了论文的核心研究内容和技术手段。文章的中图分类号和文献标识码则分别对应其在工程技术领域的分类和学术性质。 这篇论文提供了一种创新的控制策略，结合了神经网络和多模型的优势，用于处理非线性动态系统的控制问题，通过实证研究证明了其在提升系统性能和保证稳定性方面的有效性。这一方法对于非线性控制系统的设计和优化具有重要的参考价值。