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PSO optimal tracking control for a DC-AC power converter

机译：DC-AC电源转换器的PSO最佳跟踪控制

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This contribution presents an infinite-horizon optimal tracking controller for nonlinear systems based on the state-dependent Riccati equation approach. The synthesized optimal control law comes from solving the Hamilton-Jacobi-Bellman equation for state-dependent coefficient factorized nonlinear systems. The proposed controller results in a state feedback optimal control law, which minimizes a quadratic performance index, whose entries are determined by the particle swarm optimization (PSO) algorithm in order to improve the performance of the control system by fulfilling with design specifications such as bound of the control input expenditure and steady-state tracking error. The effectiveness of the proposed PSO optimal tracking controller is applied via simulation for a DC-AC converter.
机译：该贡献提出了一种基于状态依赖的Riccati方程方法的非线性系统无限水平最优跟踪控制器。合成的最优控制律来自求解状态依赖系数分解非线性系统的Hamilton-Jacobi-Bellman方程。所提出的控制器产生了状态反馈最优控制律，该规律使二次性能指标最小，该二次性能指标的条目由粒子群优化（PSO）算法确定，以便通过满足设计规范（如约束）来提高控制系统的性能。控制输入​​支出和稳态跟踪误差的关系。拟议的PSO最优跟踪控制器的有效性通过仿真应用于DC-AC转换器。

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