2025年12月，2022级研究生杨星月以第一作者在SCI一区Top期刊《IEEE Transactions on Cybernetics》上刊发研究成果《Adaptive Neural Network Iterative Learning PI Control of Fractional-Order Nonlinear Systems Using Generalized Barrier Lyapunov Function》，该期刊为是系统控制领域国际著名期刊。
基于比例-积分（PI）控制理论，论文针对具有全状态约束的分数阶非线性系统，提出了一种自适应神经网络PI迭代学习技术。其次，构建了一种新型障碍Lyapunov函数，只需要保证该函数的导数是单调的即可。为了降低计算复杂度和数据量的需求，所设计的PI迭代学习控制器是由具有对应比例关系的常数和动态变量组成，迭代学习算法用于实现系统的自我学习和更新。
论文信息：
Title: Adaptive Neural Network Iterative Learning PI Control of Fractional-Order Nonlinear Systems Using Generalized Barrier Lyapunov Function
Authors：Xingyue Yang, Xiulan Zhang*, Jinde Cao, Heng Liu
Source：IEEE Transactions on Cybernetics
Published：10 November 2025
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11273032
