基于梯度估计的非线性系统最优控制及仿真

缪应锋; 姚庆华; 李智雄; 宋晓轩

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基于梯度估计的非线性系统最优控制及仿真

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基于自适应动态规划(ADP)执行-评价结构,应用神经网络(NN)对非线性系统进行最优控制求解.首先提出所求解非线性系统的一般形式;其次给定二次正定性能指标,求其哈密尔顿函(HJB)函数;分别应用神经网络对执行-评价结构中的性能指标和最优控制进行逼近,神经网络权重参数应用梯度法求得,从而可以求得其最有控制策略.而且对执行机构和评价机构神经网络权重参数的收敛性以及系统总体的稳定性进行了详细的分析,证明所求控制策略可以使系统稳定;最后,用仿真结果来验证所提出的方法的可行性.

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来源
《计算机系统应用》|2016年第11期|260-264|共5页
作者
缪应锋; 姚庆华; 李智雄; 宋晓轩;
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作者单位

云南省交通科学研究院,昆明650093;

云南省交通科学研究院,昆明650093;

云南省交通科学研究院,昆明650093;

云南省交通科学研究院,昆明650093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
非线性系统; 动态规划; 梯度算法; 哈密尔顿函数; 李雅普诺夫;
入库时间 2023-07-24 22:43:38

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