研究人员开发了一种新颖的方法来增强经历即插即用操作（例如子系统的添加或移除）的网络系统的性能。该方法利用基于内部模型控制（IMC）原理的分布式神经控制器，通过满足有限的 $\ell_2$-增益要求来确保闭环稳定性。所提出的控制器使用无约束的基于梯度的优化进行训练，无需稳定性约束或投影步骤。对直流微电网的案例研究表明，这些神经层在拓扑结构变化和负载变化期间改善了电压瞬态，同时保持了标称闭环稳定性。 AI
影响 引入了一种使用神经控制器增强网络系统稳定性和性能的方法，可能对控制系统工程产生影响。
排序理由 关于网络系统新控制方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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