离散LPV重复过程的鲁棒H∞状态反馈控制

研究离散线性参数变化(LPV)重复过程的鲁棒H∞状态反馈控制器设计问题。通过引入一个附加矩阵解除了系统矩阵与依赖于参数的李雅普诺夫函数之间的耦合,从而提出依赖于参数的解耦的鲁棒H∞性能判据。进一步,根据参数线性矩阵不等式技术导出鲁棒H∞控制器存在的充分条件,通过利用近似基函数和网格技术把相应的控制器设计问题转换成求解一个有限维参数线性矩阵不等式的凸优化问题。     

改进的Q学习算法在轨迹规划中的应用

为解决 Q 学习算法易陷入局部最优解问题, 改进了传统贪婪策略, 提出了一种分段渐近搜索策略。该策略通过动态调整策略参数, 使 Q 学习算法在学习过程中实现探索鄄学习鄄利用 3 个阶段的渐近跳转。 同时将该搜索策略应用于 Q 学习算法中, 使改进的 Q 学习算法能更快速地逼近全局最优解。 将改进算法应用于机械臂轨迹规划中, 其仿真结果表明, 该算法能稳定地引导机械臂沿最优轨迹快速到达目标位置。