基于标准神经网络模型的非线性系统分布式无线网络化控制

针对采用标准神经网络模型(SNNM) 描述的非线性系统, 提出一种基于无线控制网络(WCN) 的全分布式控制方法. 采用置信因子模拟WCN中无线通信链路的不确定性, 利用Lyapunov 理论和Lur’e 系统方法, 将无线网络化控制系统(WNCS) 的稳定性分析转化为一个具有线性矩阵不等式(LMI) 约束的凸优化问题; 使用CVX工具包求解该凸优化问题, 得到了保证闭环系统全局渐近稳定的WCN配置参数. 仿真结果验证了所提出控制策略的正确性和有效性.