强关联非线性大系统分散自适应滑模控制策略研究

该篇论文《非线性关联大系统分散自适应滑模控制研究》发表于2001年9月的东南大学学报(自然科学版)，由卫明达和飞鹏共同完成，他们分别来自南京师范大学动力工程学院和东南大学自动化研究所。研究的焦点是针对具有强关联作用及内部不确定性干扰的非线性大系统进行控制，这是一种复杂且挑战性的任务。 论文的核心内容基于滑模控制理论，滑模控制以其灵活性和鲁棒性，特别适合处理这类复杂系统中的扰动和不确定性。研究者提出了一种分散自适应控制策略，通过神经网络逼近理论，利用前向神经网络来近似控制增益函数。这种方法避免了对系统精确模型的需求，仅需知道各非线性函数的上界，大大降低了控制设计的复杂性。这种自适应性策略能够有效地解决控制增益函数确定的问题，提高了控制的实用性。 在证明系统稳定性方面，作者采用了Lyapunov方法，通过分析闭环系统的动态行为，确保了系统在受到强关联作用和不确定性干扰时仍然保持稳定，跟踪误差能够收敛至一个零邻域。这表明了所提控制策略的有效性和稳健性。 论文的关键词包括非线性大系统、滑模控制、分散控制，以及中图分类号TP273，文献标识码A，文章编号1001-0505(2001)05-0110-05，收稿日期为2000年11月30日。作者卫明是一名讲师，他关注的是这类实际应用广泛的系统，并与合作者一起探讨了在强关联作用和不确定性条件下的控制解决方案。 这篇论文为非线性大系统的控制提供了一种创新的方法，将滑模控制与神经网络自适应策略相结合，不仅提升了控制的适应性，还优化了对系统复杂性的处理能力，对于理论研究和实际应用具有重要意义。