标题与描述涉及的知识点：
1. 随机输入未建模动力学：指系统中由于输入信号的随机性而导致的模型无法准确预测的动力学行为。这类动力学的存在对系统的控制性能提出了挑战。
2. 随机大型非线性系统：指的是在系统动态中具有大量非线性特征的系统，同时系统的输入或干扰具有随机特性。
3. 基于降阶K滤波器的分散模糊自适应控制：降阶K滤波器用于估计系统中无法直接测量的状态变量，而分散模糊自适应控制则是在控制策略上采取分散式的设计方法，以处理系统中存在的不确定性。模糊逻辑被用来近似模型中的未知或黑箱函数，简化控制结构和计算复杂度。
4. 分散式控制：一种控制策略，其中系统被分解成多个子系统，每个子系统由局部控制器进行控制。这些局部控制器只与子系统有关，而不依赖于整个系统的全局模型。
5. 模糊自适应控制：在自适应控制策略中，模糊逻辑被用来处理系统模型中的不确定性。模糊自适应控制器可以调整其参数以适应系统动态的变化。
6. 动力学表面控制（DSC）：一种控制策略，主要通过设计一个控制输入，使得系统状态能够平滑地沿着预设的稳定状态移动，从而达到控制目的。
7. Chebyshev不等式：一种概率论中的工具，用于在给定的数据集上估计一个随机变量的分布范围，通常用来估计随机误差或不确定性。
8. 随机输入到状态稳定性：描述了随机输入信号对系统稳定性的限制条件，即系统在受到随机输入的情况下仍然能够保持稳定状态的性质。
9. 随机去耦系统：涉及到一个大系统中的各个子系统在随机影响下的动态交互，并保持相对独立的运行。
10. 小增益条件：在控制系统中，小增益条件通常用于分析和保证闭环系统的稳定性，尤其是在存在不确定性和外部干扰的情况下。
文章内容的通顺解释：
在实际的非线性控制系统中，存在着很多动态不确定性，这些不确定性可能来自于建模错误、模型简化、未考虑的环境干扰等因素，可能导致系统性能变差或者不稳定。本文提出了一种新颖的控制策略，针对在随机输入未建模动力学作用下的大型随机非线性系统。其中，系统中未建模的随机非线性输入动力学被限制为随机输入到状态稳定的特性。为了处理这些随机输入未建模动力学，我们引入了变化的供应函数来构建相应的稳定性小增益条件。
由于部分状态无法直接测量，且控制增益未知，我们设计了降阶K滤波器来估计不可直接测量的状态变量。第一类模糊系统被用来近似整个系统的黑箱函数和未知的连续系统函数，以降低计算复杂度，并简化K滤波器的结构。
在文中，我们利用变化的供应函数、动力学表面控制方法以及Chebyshev不等式进行了概率上的严格稳定性分析。分析表明，所提出的控制策略能够保证所有信号在均方意义或四矩意义下半全局一致最终有界。
仿真实验结果展示了所提出方法的有效性。该研究论文发表于2018年，发表在《Neurocomputing》期刊上，文章的信息已经可以在ScienceDirect上查询，包括文章摘要和历史信息。
引言部分指出，在实际非线性控制系统中存在着诸多动态不确定性，这些不确定性可能导致系统性能变差或者不稳定。通常，这些不确定性中的一种来自于建模错误。本文提出了一个新的研究问题，即在存在随机输入未建模动力学的情况下，对大型随机非线性系统进行分散式模糊自适应控制。其中，随机非线性输入未建模动力学被限定为随机输入到状态稳定。为了应对这类动态，引入了变化供应函数来处理随机输入未建模动力学，并构建了相应的小增益条件。由于部分状态不可测量且控制增益未知，设计了降阶K滤波器来估计不可测量的状态。采用第一类模糊系统来近似整个黑箱函数和未知连续系统函数，这样可以降低计算复杂度并简化K滤波器的结构。利用变化供应函数、动力学表面控制（DSC）方法和切比雪夫不等式，进行概率上的严格稳定性分析。分析表明，所提出的控制策略可以保证所有信号在均方意义或四矩意义下半全局一致最终有界。仿真实验结果验证了该方法的有效性。该论文由Xiaonan Xia和Tianping Zhang撰写，发表于《Neurocomputing》2018年第272期，页码为584-595。
