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时滞及非线性离散系统的最优输出跟踪控制研究与应用的综述报告
随着科技的不断发展，控制理论的应用正在日益广泛，其中，时滞及非线性离散系统的最优输出跟踪控制是一个备受关注的研究领域。在复杂的控制系统中，时滞和非线性因素都可能会导致系统的输出跟踪存在误差，因此需要通过最优控制算法来降低误差，提高控制精度并提高系统的稳定性。
时滞控制是指在控制系统中考虑到动态时延的控制方法，在实际工程应用中时滞因素是不可避免的，比如在机器人控制、网络控制、航空飞行等领域中都需要考虑到时滞因素。时滞控制的理论研究在不同的应用场景下相对较为成熟，如在机器人控制中应用动态正比积分控制策略，在网络控制中使用滑模控制策略等。
非线性离散系统中，控制器输出通常不会严格地跟踪给定的参考信号，而是存在一定误差。这个误差可能是因为系统在稳态时的输出误差、非线性元件在系统动力学方程中被忽略所造成的、非线性系统传输过程中的干扰等因素，因此，如何最优化输出跟踪控制，使误差最小，成为理论研究和应用实践的重要方向。
在研究中，针对这些问题，已经出现了多种最优输出跟踪控制方法，如模型参考自适应控制、基于自适应扩展预测模型的最优控制、扰动观测器和滑模方法等。其中，模型参考自适应控制是一种基于模型参考法的控制策略，采用一个模型来描述被控制的系统，该模型能够承担参考信号以及其他控件规范的要求，因此被控制系统的状态可以被自适应控制器进行预测。基于自适应扩展预测模型的最优控制是一种结构相对简单的最优控制理论，它首先构建一个基准模型，然后通过不断更新模型以及在扩张态空间中进行预测，来达到控制系统的最优化。扰动观测器则是一种精确地感知被控制系统中的外部干扰以及测量噪声，从而精准地对输出进行跟踪。滑模方法在对传统控制器的增量控制策略进行改进后，利用滑动面工作原理来实现实时的控制和系统最优化。
考虑到时滞和离散非线性因素的影响，我们可以将时滞和非线性系统的最优化输出跟踪控制方法进行组合，以进一步提高输出的跟踪精度。实际上，在工程中这两种方法通常都应用于复杂的离散控制系统中，例如在通信自适应控制系统中应用了模型参考自适应控制和滑模控制策略；在电力输配电中，应用了基于自适应扩展预测模型的最优控制和扰动观测器的方案以提高电力系统的稳定性等。
综合来看，在时滞及非线性离散系统的最优输出跟踪控制研究领域，各种方法的组合运用和不断创新已经取得了一定的进展。不过，随着控制系统应用场景的多样性和工程问题的复杂性，时滞及非线性离散系统的最优输出跟踪控制仍面临着许多挑战。因此，在未来的研究中，需要更加深入地探究这些问题，提出更多优化方案，以推动时滞及非线性离散系统最优输出跟踪控制的实际应用。