基于模糊逻辑的非线性互联系统鲁棒自适应分布式控制

本文探讨了一类非线性随机互联大型系统的基于近似适应性分散控制问题。研究主要集中在处理那些具有纯反馈的非线性系统，尤其是当它们在不确定性和复杂交互作用下工作时。系统被假设为非-affine形式，这意味着控制策略的设计必须考虑到这种特殊的非线性特性。 作者Zhaoke Ning、Jinyong Yu、Xing Xing以及Huanqing Wang来自中国哈尔滨工业大学的智能控制与系统研究所、渤海大学的信息科学与技术学院和数学与物理学院，他们共同致力于解决这类复杂系统的控制挑战。他们的研究聚焦于设计一种基于后退设计的自适应状态反馈控制器，其目标是确保闭环系统的所有信号都保持四阶矩有界，这对于系统的稳定性和鲁棒性至关重要。 文章的核心内容包括利用模糊逻辑系统来处理系统不确定性，这是一种灵活且适应性强的方法，能够有效地处理复杂的非线性映射和参数估计问题。模糊逻辑允许控制器在面对难以精确建模的系统动态时，通过调整规则库和隶属函数来逼近真实行为。这种适应性设计确保了控制器能够随着系统的运行情况变化而自我调整，从而提供有效的控制效果。 在设计过程中，作者们可能采用了一种递归的设计策略，通过后退微分技术将复杂的问题分解成更小的局部问题，逐步构建出整体控制器。这样做的好处是简化了分析和设计过程，并提高了控制性能的稳定性。 此外，文中可能还讨论了对于大尺度系统，如何通过分布式控制架构将任务分解到各个子系统，实现高效且协调的控制。这种分散控制有助于减少通信需求，提高系统的实时性和响应能力，同时还能应对可能出现的局部故障。 最后，论文强调了接收日期、修订日期、接受日期和在线发布日期，这表明研究经历了严格的同行评审过程，并最终在2015年7月29日公开发布。关键词包括“纯反馈随机非线性互联系统”、“模糊逻辑系统”、“自适应分散控制”和“后退设计”，这些都是理解和评估该研究核心贡献的关键术语。总体上，这篇论文在非线性随机控制领域提供了一个重要的理论框架和方法，对于理解和改进复杂系统的控制性能具有显著意义。