分散自适应积分滑模控制：非线性大规模系统量化反馈设计

"这篇研究论文探讨了一种针对非线性不确定大规模系统的分散自适应积分滑模控制量化反馈控制设计方法。该系统面临量化器灵敏度参数间的量化失配问题，同时考虑了相互关联的模型不确定性及外部干扰。通过使用线性矩阵不等式技术，设计了积分型滑动面函数，确保了系统的稳定性，并达到预定的L-2增益性能边界。此外，论文还提出了分散自适应滑模控制策略，以解决量化失配带来的挑战。最后，通过实例验证了理论的有效性。" 本文主要研究的是非线性大系统的控制问题，特别是那些包含不确定性、量化失配以及外部干扰的系统。研究的核心是分散自适应积分滑模控制律，这是一种旨在提升系统性能和稳定性的控制策略。在传统的滑模控制中，滑动模式通常被设计为系统的动态行为达到某一预设状态，而在非线性大系统中，由于系统复杂性和不确定性，这种控制策略需要进一步优化。 论文首先利用线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）技术设计了积分型滑动面函数。LMI是一种强大的工具，用于分析和设计控制系统，特别是处理多变量系统和不确定性时。通过这种方法，可以确保整个滑模动力学的稳定性，同时限制L-2增益，即系统对扰动的响应程度，以保持系统的性能在可接受范围内。 接下来，论文提出了一种分散自适应滑模控制律。分散控制允许系统中的各个子系统独立工作，降低了全局协调的复杂性，而自适应控制则可以根据系统的未知特性自我调整。在这种控制策略下，即使存在量化失配、模型不确定性和外部干扰，也能确保滑动歧管的可达性，即系统能够从任意初始状态到达滑动模式。 文章最后通过一个具体的例子展示了理论分析与控制设计的有效性。实例的应用不仅验证了理论结果的正确性，也为实际系统设计提供了参考。 这篇研究论文为非线性不确定大规模系统的控制提供了一个创新的解决方案，特别是解决了量化反馈控制的问题，对于理解和改善这类复杂系统的性能有着重要的理论和实践意义。