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摘要
Abstract
目 录
Contents
第 1 章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 多速率采样系统的研究现状
1.3 数据驱动控制方法的研究现状
1.3.1 数据驱动控制方法的研究现状
1.3.2 强化学习算法的研究现状
1.3.3 基于强化学习的控制算法的研究现状
1.4 现有控制方法的局限性
1.4.1 控制方法种类局限性
1.4.2 控制方法原理局限性
1.5 本文主要研究内容
第 2 章 多速率采样系统特性分析及其有限频域控制器设计
2.1 引言
2.2 多速率采样系统建模与特性分析
2.3 多速率采样系统有限频域控制器设计
2.3.1 相关引理说明
2.3.2 有限频域控制器设计
2.4 仿真说明
2.4.1 数值仿真
2.4.2 主动悬架系统半实物仿真
2.5 本章小结
第 3 章 基于模型拟合和系统辨识的多速率采样系统数据驱动模型预测控制器设计
3.1 引言
3.2 基于偏分最小二乘的多速率采样系统数据驱动模型预测控制器设计
3.3 基于子空间辨识的多速率采样系统数据驱动模型预测控制器设计
3.4 仿真说明
3.4.1 连续搅拌槽式反应器建模
3.4.2 基于偏分最小二乘的数据驱动模型预测控制的仿真验证
3.4.3 基于子空间辨识的数据驱动模型预测控制的仿真验证
3.5 本章小结
第 4 章 基于贝尔曼方程的多速率采样系统数据驱动控制器参数优化方法
4.1 引言
4.2 多速率采样系统的新模型及其LQR控制器设计
4.3 多速率采样系统的数据驱动学习型参数优化算法
4.4 仿真验证说明
4.4.1 数值仿真
4.4.2 三自由度直升机数据驱动最优控制器设计
4.5 本章小结
第 5 章 基于策略梯度下降的多速率采样系统数据驱动控制器设计
5.1 引言
5.2 强化学习算法简单介绍
5.2.1 策略梯度下降算法
5.2.2 信赖域策略优化算法
5.2.3 深度Q学习算法
5.3 基于策略梯度下降的多速率采样系统数据驱动控制器设计
5.3.1 新扩维方法下的一般性多速率采样系统
5.3.2 回报函数模块设计
5.3.3 控制器优化算法
5.3.4 控制器实现综合
5.4 基于确定性策略梯度下降的多速率采样系统数据驱动控制器设计
5.5 基于策略梯度下降的多速率采样系统数据驱动鲁棒控制器探究
5.6 仿真说明
5.6.1 基于策略梯度下降的数据驱动控制器仿真验证
5.6.2 基于策略梯度下降的数据驱动鲁棒控制器仿真验证
5.7 本章小结
第 6 章 基于集合概率模型的多速率采样系统数据驱动控制器设计
6.1 引言
6.2 基于集合概率模型的多速率系统的数据驱动模型预测控制器设计
6.3 基于集合概率模型的多速率系统的数据驱动神经网络控制器设计
6.4 仿真说明
6.4.1 基于集合概率模型的数据驱动模型预测控制仿真验证
6.4.2 非线性多速率采样系统仿真验证
6.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致谢
个人简历
哈尔滨工业大学;
