本文選題：LQG(Linear　切入點：quadratic　出處：《自動化學(xué)報》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：對于具有未知參數(shù)的LQG(Linear quadratic Gaussian)問題,提出了一種次優(yōu)對偶控制方法,用Kalman濾波處理過程噪聲和測量噪聲,用前一時刻的后驗概率對Cost-to-go進行線性近似,然后,用動態(tài)規(guī)劃獲得了次優(yōu)控制律.最后,用一個例子說明了本文設(shè)計的控制器的實施過程.結(jié)果表明,該控制律具有良好的對偶性質(zhì),并能在學(xué)習(xí)和控制之間實現(xiàn)較好平衡.
[Abstract]:For the LQG(Linear quadratic Gaussian problem with unknown parameters, a suboptimal dual control method is proposed, in which the process noise and measurement noise are treated by Kalman filter, and the Cost-to-go is linearly approximated by the posteriori probability of the previous moment. A suboptimal control law is obtained by dynamic programming. Finally, an example is given to illustrate the implementation process of the controller designed in this paper. The results show that the control law has good duality and can achieve a good balance between learning and control.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)自動化與信息工程學(xué)院;西安工業(yè)大學(xué)陜西省自主系統(tǒng)與智能控制國際聯(lián)合研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273127,U1534208) 陜西省科技攻關(guān)項目(2016GY-108) 航天器在軌故障診斷與維修實驗室開放課題(SDML OF2015004)~~
【分類號】：TP13

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本文編號：1650569