混合神经网络解耦控制：极点配置在非线性系统中的应用

"混合神经解耦极点配置控制器及其在三箱系统中的应用" 本文探讨了一种创新的控制策略，称为“混合神经解耦极点配置控制器”，它将循环动态神经网络与传统的极点配置方法相结合，以实现对非线性多变量系统的高效控制。这种方法由J.Henriques和A.Dourado提出，旨在克服传统控制理论和基于人工智能方法的局限性。 混合神经解耦极点配置控制器的核心是将循环Elman神经网络进行修改，使其能够模拟目标系统的动态行为。通过定时运算法则，使用缩短的逆传播进行在线相位学习，神经网络能够在运行过程中不断优化其模型。当神经网络对非线性状态空间系统进行线性化后，可以转化为离散线性时变模型，进而应用标准的控制策略，如极点配置，以实现系统的解耦和性能优化。 极点配置是控制理论中的一种重要技术，它允许设计者选择系统动态特性，通过改变系统的闭环极点位置来调整系统响应速度、稳定性和振荡特性。在本文中，极点配置被用作设计解耦控制器的基础，使得多输入多输出（MIMO）系统的各个子系统能够独立控制，从而提高控制效率和鲁棒性。 解耦控制的关键在于减少不同输入和输出之间的相互影响，使得每个输入可以独立地影响其对应的输出。在这个混合神经解耦控制器中，网络的在线学习功能与解耦极点配置相结合，形成一种自适应的控制方案，能够根据系统的实时状态自动调整控制器参数，以应对不确定性或模型的变化。 作者通过实验室三箱系统的实验数据验证了这种方法的有效性和适应性。三箱系统是一种典型的非线性多变量系统，通常用于测试控制策略的性能。实验结果表明，所提出的混合神经解耦极点配置控制器能有效地控制三箱系统，证明了其在实际应用中的潜力。 近年来，将传统控制理论与人工智能方法融合的研究趋势日益明显。文中引用了其他研究者的工作，如Cao等人利用模糊逻辑和现代控制理论的结合，Shaw和Doyle将神经网络应用于MIMO系统的输入输出线性化，以及Wang和Wu在极点配置中使用神经网络等，这些都展示了混合方法在复杂系统控制中的有效性。 混合神经解耦极点配置控制器是将神经网络的在线学习能力和传统控制理论的解析优势结合起来，为非线性多变量系统的控制提供了一种强大的新工具，有望在未来自动化控制领域发挥重要作用。