分散混合自适应智能控制：非线性互联系统的解决方案

"该资源是一篇2004年的学术论文，主要探讨了非线性互联系统的分散混合自适应智能控制方法。作者通过结合TS模糊系统和神经网络，设计了一种新的控制器方案，旨在解决高阶多输入多输出（MIMO）非线性系统的控制问题。论文提出了基于等价控制思想的分散自适应控制器，不再依赖于对不确定项存在已知上界的假设，并通过理论分析证明了闭环系统的稳定性与跟踪误差的收敛性。" 这篇论文详细阐述了一种针对非线性互联系统的新型控制策略。高阶互联MIMO非线性系统在现实世界中广泛存在，例如复杂的工业过程、自动化系统和航空航天设备等。传统的控制方法往往难以有效地处理这类系统的复杂性和不确定性。 论文的核心是利用TS模糊系统和神经网络的通用逼近能力来构建分散混合自适应智能控制器。TS模糊系统是一种广泛应用的模糊逻辑模型，能够对非线性关系进行近似，而神经网络则具有强大的学习和泛化能力，可以适应不断变化的系统特性。通过将模糊基函数引入神经网络控制器，可以更精确地建模和控制非线性行为。 设计过程中，论文采用了等价控制原理，这是一种控制理论中的概念，它允许控制器设计时忽略某些已知的系统特性，简化了控制器的设计过程，无需直接计算TS模型。此外，通过自适应估计技术，论文取消了对不确定项存在已知上界的前提，这意味着控制器能够在线调整参数以适应未知或变化的系统条件。 论文通过理论分析证明了所提出的控制器可以确保闭环系统的所有信号有界，即系统的动态性能是稳定的，而且跟踪误差会收敛到零。这意味着控制策略不仅能够保持系统的稳定，还能有效地减少目标跟踪的误差，实现对系统行为的精确控制。 关键词涉及“分散自适应控制”、“智能控制”、“模糊模型”、“神经网络”和“互联系统”，表明这篇论文涵盖了多个控制理论和技术领域，对于理解如何在非线性复杂系统中实现高效控制具有重要的理论和实践价值。论文的发表对于推动相关领域的研究和应用发展具有积极意义。