离散时间非线性系统的多模型自适应控制策略优化

本文主要探讨了一类离散时间非线性系统的多模型自适应控制方法。在实际应用中，针对这类复杂的被控对象，由于其模型参数可能随时间和环境变化而变化，传统的单一模型控制策略可能无法有效地适应这种不确定性。因此，作者提出了一种创新的策略，即根据模型参数的变化范围，构建多个模型，并针对每个模型设计独立的控制器。 首先，作者将离散时间非线性系统划分为不同的子区域，每个子区域对应一个特定的模型。这种方法允许系统能够适应参数变化的动态特性，提高了控制的灵活性。在每个子区域内，设计的控制器能够更好地捕捉该区域内的非线性行为，从而提高控制精度。 接着，为了在这些模型间进行选择，文章引入了一个基于模型估计误差的切换函数。这个函数在每个采样时刻根据当前系统的状态，评估不同模型的性能，选择最合适的模型。这确保了控制器能够在实时环境中动态地调整，以保持系统的稳定性和响应速度。 "局部化"技术在此起着关键作用，它通过限制控制器的更新范围，只关注与当前状态最相关的模型，显著减少了计算负担，同时避免了因频繁模型切换带来的控制品质损失。这样，即使在拥有多个模型的情况下，系统的控制复杂度也得到了有效的管理。 文章还证明了这种多模型自适应控制器的闭环系统稳定性，这意味着即使在面对非线性和参数变化时，系统仍能维持稳定的工作状态。同时，由于采用了多个模型，整体控制品质得到了显著提升，这在实际应用中对于提高生产效率和产品质量具有重要意义。 这篇论文提供了一种有效的方法来处理离散时间非线性系统的控制问题，通过多模型自适应策略，能够在保持控制性能的同时，降低计算需求，适用于各种动态变化的工业过程控制场景。