该文针对可以实现系统线性化与解耦的神经网络逆系统方法中存在的一些问题,在国家自然科学基金的资助下,通过对多变量非线性系统逆系统方法与理论的研究,进一步拓展神经网络逆系统方法,使其成为理论较为完善、工程应用方便、适应面更广的复杂非线性系统的线性化与解耦的控制方法.该文的主要研究内容和已取得的研究成果如下:①深入系统地研究了一般性非线性多变量系统的逆系统理论.②从理论上分析了解析右逆系统的多种实现形式以及各种实现形式之间的转化条件,提出了两种右逆系统的实现方法:基本实现形式(基于系统内部特性、基于系统外部特性和系统内部特性与外部特性相结合的右逆系统)和扩展实现形式(广义逆系统和降阶逆系统).这两种实现形式的提出在一定程度上丰富了解析逆系统的实现方法,③提出了对于含有隐动态的一般非线性系统的处理方法,分析了可观测隐动态和不可观测隐动态出现的条件,并进一步通过分析伪线性复合系统的状态方程得到原系统中难以被线性化或解耦的部分就是系统的隐动态部分的结论.④提出了伪线性复合系统闭环控制器设计的基本原则,即应在充分了解被控系统输入输出特性的基础上进行闭环控制器的设计.⑤深入研究了多输入多输出电力系统的控制:发电机侧励磁与汽门控制和局部电力系统中励磁与TCSC控制,提出了基于神经网络逆系统的解耦控制器的设计方法,通过系统的暂态稳定控制仿真说明了控制策略的有效性与实用性.