多模型自适应解耦控制：非线性多变量系统的策略

"一类非线性多变量系统的多模型自适应解耦控制" 本文主要探讨了针对非线性多变量离散时间动态系统的控制策略，具体是设计了两种类型的解耦控制律：线性鲁棒自适应解耦控制和神经网络非线性自适应解耦控制。这两种控制方法都是为了实现系统解耦，从而提高系统的控制性能。 线性鲁棒自适应解耦控制法是基于线性控制理论，旨在设计一个控制器，即使在系统参数不确定的情况下，也能保证系统的稳定性并提供鲁棒性。这种控制策略考虑了系统模型的不确定性，并通过自适应机制调整控制器参数，以抵消这些不确定性的影响，实现各变量间的解耦。 另一方面，神经网络非线性自适应解耦控制利用神经网络的非线性逼近能力，来近似描述系统的非线性特性。神经网络作为控制器的一部分，可以根据系统运行情况动态调整其权重，以适应系统的实时变化，实现对非线性系统的有效控制。这种方法能够处理更复杂的非线性问题，且具有良好的自适应性和学习能力。 文中提到的“切换”控制策略，是指根据预设的性能指标，在线性鲁棒自适应解耦控制和神经网络非线性自适应解耦控制之间进行动态选择。这种切换机制可以根据系统的当前状态和性能需求，选择最合适的控制律，以达到最佳控制效果。 理论分析和仿真结果证明，这种多模型自适应解耦控制策略能够确保闭环系统的边界输入-边界输出(BIBO)稳定性，即无论输入如何，系统的输出都将保持在一定范围内。此外，通过切换不同控制律，还能进一步优化系统的动态性能，提高响应速度和精度。 关键词涵盖了多模型控制、自适应控制、解耦控制、神经网络以及切换控制的核心概念。其中，“多模型”指系统可被建模为多个不同的模型，每个模型对应特定的控制策略；“自适应”强调控制器能够根据系统参数的变化自动调整；“解耦”意味着将一个多输入多输出(MIMO)系统分解为多个独立的单输入单输出(SISO)子系统，以简化控制设计；“神经网络”是实现非线性控制的关键工具；而“切换”则反映了控制系统动态选择控制策略的能力。 该研究为非线性多变量系统的控制提供了新的思路，结合线性鲁棒自适应和神经网络非线性自适应解耦控制，实现了系统的高性能稳定控制，对于实际工程中的复杂系统控制问题具有重要的理论与应用价值。