基于强化学习的一类具有输入约束非线性系统最优控制

罗傲; 肖文彬; 周琪; 鲁仁全

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基于强化学习的一类具有输入约束非线性系统最优控制

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摘要

针对部分系统存在输入约束和不可测状态的最优控制问题,本文将强化学习中基于执行–评价结构的近似最优算法与反步法相结合,提出了一种最优跟踪控制策略.首先,利用神经网络构造非线性观测器估计系统的不可测状态.然后,设计一种非二次型效用函数解决系统的输入约束问题.相比现有的最优方法,本文提出的最优跟踪控制方法不仅具有反步法在处理n阶系统跟踪问题上的优势,而且保证了所有虚拟控制器均为最优,同时,该方法可以简化控制器设计过程.最后,基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统中的所有信号一致最终有界.通过仿真结果验证该方法的有效性.

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来源
《控制理论与应用》|2022年第1期|154-164|共11页
作者
罗傲; 肖文彬; 周琪; 鲁仁全;
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作者单位

广东工业大学广东省智能决策与协同控制重点实验室,广东广州510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
输入约束; 不可测状态; 最优控制; 强化学习; 反步法;
入库时间 2022-08-21 05:23:47

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