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基于梯度算法的跟蹤最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)及仿真

發(fā)布時(shí)間:2017-10-04 23:12

  本文關(guān)鍵詞:基于梯度算法的跟蹤最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)及仿真


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【摘要】:應(yīng)用自適應(yīng)梯度算法和自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法,在線求解非線性系統(tǒng)的最優(yōu)跟蹤控制。首先對(duì)所求非線性系統(tǒng)給定性能指標(biāo),其次根據(jù)系統(tǒng)和性能指標(biāo)建立哈密爾頓函數(shù),再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近性能指標(biāo),然后用另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近近似最優(yōu)控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重參數(shù)應(yīng)用自適應(yīng)梯度算法在線進(jìn)行估計(jì),最后基于所求結(jié)果以及所設(shè)計(jì)的穩(wěn)態(tài)控制和魯棒項(xiàng),求得系統(tǒng)魯棒最優(yōu)跟蹤控制,對(duì)參數(shù)收斂性和系統(tǒng)穩(wěn)定性進(jìn)行了詳細(xì)分析。仿真結(jié)果表明了本文所提出方法的有效性。
【作者單位】: 云南省交通科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃 梯度估計(jì) 跟蹤控制 最優(yōu)控制
【分類(lèi)號(hào)】:TP273
【正文快照】: 0引言最優(yōu)跟蹤控制是一個(gè)求解系統(tǒng)的最優(yōu)控制策略,使得系統(tǒng)狀態(tài)能夠跟蹤給定的狀態(tài)軌跡,同時(shí)使得給定的性能指標(biāo)達(dá)到最小。針對(duì)線性離散系統(tǒng)求解最優(yōu)控制的一般方法是求解黎卡提方程,而對(duì)于非線性系統(tǒng)的求解,一直是比較棘手的問(wèn)題[1]。最近幾年,哈密爾頓-雅克比-貝爾曼方程被

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4 李留青;陳中良;;基于定步長(zhǎng)自然梯度算法盲混合信號(hào)分離技術(shù)研究[J];電子設(shè)計(jì)工程;2014年15期

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9 李國(guó)麗;盛大寧;王俊椋;景佳;王超;閆冰;;IMRT逆向計(jì)劃中的混合多目標(biāo)梯度算法(英文)[J];Transactions of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics;2010年01期

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本文編號(hào):973396

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