高阶神经网络在非线性组合大系统间接自适应控制中的应用

"一类组合大系统的间接自适应控制——张颖伟,王剑,张嗣瀛(东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004)" 本文主要探讨了一种针对非线性组合大系统的新型设计方法，即利用高阶神经网络来解决复杂的互联项问题，并实现间接自适应控制。在现代工业和自动化领域，非线性系统和大系统日益普遍，它们的控制问题变得至关重要。传统的方法可能在处理此类系统的复杂性时面临挑战，而本文提出的方法提供了一个新的解决方案。 首先，文章指出非线性组合大系统的互联项是其中最难以处理的部分，因为它们往往涉及到多个子系统之间的相互作用，导致系统的动态行为变得极其复杂。为了解决这一问题，作者提出了利用高阶神经网络（HNN）来逼近这些非线性的互联项。高阶神经网络相较于传统的低阶网络，具有更强的学习能力和表达能力，能够更精确地拟合复杂的非线性函数，因此更适合处理这类问题。此外，由于其结构相对简单且易于实现，使得这种方法在实际工程应用中具有更高的可行性。 接着，文章进一步阐述了如何基于高阶神经网络设计间接自适应控制器。间接自适应控制是一种控制策略，它通过在线估计系统的未知参数来调整控制器参数，以实现对系统性能的优化。在这种情况下，高阶神经网络不仅用于逼近互联项，还作为自适应机制的一部分，动态地调整其权重以适应系统的变化。通过这种方式，控制器可以逐渐适应系统的非线性和不确定性，从而实现稳定控制。 为了验证该方法的有效性，作者进行了仿真研究。仿真结果表明，所提出的高阶神经网络间接自适应控制策略能够有效地跟踪系统的目标，抑制干扰，并保持系统的稳定性，证明了该方法在理论和实践上的可行性。 总结起来，该研究为非线性组合大系统的控制问题提供了一种创新的解决途径，利用高阶神经网络的能力来处理复杂的互联项，并通过间接自适应控制实现系统的稳定和性能优化。这一工作对于推动自动化技术的发展，特别是在处理大规模、非线性系统的控制问题上，具有重要的理论价值和实践意义。