动态输出反馈线性化：非线性MIMO系统的模型参考控制

“反馈线性化在MIMO系统中的应用，主要涉及模型参考控制和非线性多输入多输出（MIMO）系统的动态输出反馈线性化。通过神经网络训练得到的ANARX模型来实现这一目标，算法可以使得线性化后的闭环系统传输矩阵与参考模型相匹配。” 在控制系统理论中，反馈线性化是一种关键的技术，特别是在处理多输入多输出（MIMO）非线性系统的控制问题时。反馈线性化的目标是通过适当的控制策略将一个非线性系统转化为等效的线性系统，从而简化控制设计并提高系统的性能。 本研究介绍了一种针对非线性MIMO系统模型参考控制的动态输出反馈线性化算法。这种算法基于Additive Nonlinear Autoregressive eXogenous（ANARX）模型，该模型可以通过训练具有特定限制连接结构的神经网络来获取。ANARX模型能够有效地描述非线性的动态行为。 线性离散时间的参考模型通常以传输矩阵的形式给出，该矩阵定义了闭环系统期望的零点和极点。提出的线性化算法能对ANARX或基于神经网络的ANARX模型进行线性化处理，使得线性化后的闭环系统的传输矩阵与预设的参考模型矩阵相匹配。这确保了实际系统的行为能够紧密跟踪参考模型，从而实现预定的系统性能。 模型匹配问题是控制领域的一个经典问题，它要求设计一个模型参考控制器来定义控制系统期望的行为。这个问题已经由不同的学者进行了深入的研究和分析。在状态空间框架内，模型匹配涉及到找到一个控制器，使得系统的实际输出尽可能接近于参考模型的输出。 这个算法为非线性MIMO系统的控制提供了一个有效的工具，它能够通过反馈线性化克服非线性带来的复杂性，并且能够根据预先设定的参考模型调整系统的动态特性。这对于实现高精度控制、增强系统稳定性和改善动态响应等方面具有重要意义。在工业自动化、航空航天、电力系统和许多其他工程领域，这类技术的应用具有广泛的前景。