未知饱和控制系统有穷域最优控制OA北大核心CSCDCSTPCD
Finite-horizon optimal control for unknown systems with saturating control inputs
针对带有饱和执行器且局部未知的非线性连续系统的有穷域最优控制问题,设计了一种基于自适应动态规划(ADP)的在线积分增强学习算法,并给出算法的收敛性证明.首先,引入非二次型函数处理控制饱和问题.其次,设计一种由常量权重和时变激活函数构成的单一网络,来逼近未知连续的值函数,与传统双网络相比减少了计算量.同时,综合考虑神经网络产生的残差和终端误差,应用最小二乘法更新神经网络权重,并且给出基于神经网络的迭代值函数收敛到最优值的收敛性证明.最后,通过两个仿…查看全部>>
崔小红;罗艳红;张化光;祖培福
东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819牡丹江师范学院数学科学学院,黑龙江牡丹江157011东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819
信息技术与安全科学
有穷域最优控制神经网络自适应动态规划
finite-horizonoptimal controlneural networkadaptive dynamic programming
《控制理论与应用》 2016 (5)
抛物型非线性系统的鲁棒实时自适应迭代优化控制研究
631-637,7
牡丹江市科学技术计划项目(G2015k1991),牡丹江师范学院一般项目(YB201605),国家自然科学基金项目(61104010),中国博士后自然科学基金项目(2012M510825,2014T70260),中央高校基本科研基金项目(N140404004)资助.Supported by Science and Technology Project of Mudanjiang (G2015k1991),General Project of Mudanjiang Normal college (YB201605),National Natural Science Foundation of China (61104010),China Postdoctoral Science Foundation (2012M510825,2014T70260) and Fundamental Research Funds for Central Universities (N140404004).
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