大规模随机非线性时滞系统自适应分散神经网络控制研究

"这篇研究论文探讨了具有未知死区输入的大规模随机非线性时滞系统的自适应分散神经网络控制策略。文章由郭增奎、王振、朱广明、李泽、储玉明等多位来自中国不同高校的学者共同撰写，并在相关学术期刊上发表。文章经过多次修改，最终于2015年被接受并在线发布。关键词包括自适应分散控制、随机非线性系统、神经网络（NN）、时变延迟和死区。" 在这篇论文中，作者们关注的是一个在工程和控制系统中常见的问题：如何有效地管理和控制具有未知死区输入的复杂系统。死区输入是指在一定范围内输入信号对系统输出没有影响的区间，这种特性常见于传感器和执行器中，可能导致控制性能下降和稳定性问题。 他们提出了一种自适应分散神经网络控制方案来解决这个问题。神经网络（NN）在控制理论中常被用作非线性模型的近似工具，能够捕捉复杂的系统动态。自适应控制允许控制器参数根据系统的实际行为实时调整，以适应不确定性，而分散控制则将大型系统分解为更小、更易于管理的部分，每个部分都有自己的控制器，这有助于提高系统的整体性能和鲁棒性。 论文考虑了系统中的随机因素，这意味着控制策略必须能够处理不确定性，如噪声和随机扰动。此外，时变延迟的存在进一步增加了控制难度，因为延迟会随着时间改变，可能引发系统的不稳定。为了解决这些问题，作者们设计了一个包含神经网络的自适应分散控制器，该控制器能够估计和补偿未知死区输入的影响，同时处理随机非线性和时变延迟。 通过这种方式，论文提出了一个理论框架，用于确保大规模系统的稳定性和跟踪性能。作者们可能还进行了仿真或实验验证，以证明所提控制策略的有效性。他们的工作为处理具有类似复杂性的实际控制系统提供了理论基础和方法指导。 这篇研究论文对于理解如何在不确定性和复杂性共存的环境中应用神经网络控制技术具有重要意义，对于未来的系统设计和控制算法开发具有参考价值。