基于Q-学习的卫星姿态在线模糊神经网络控制

将模糊神经网络控制引入到三轴稳定卫星的姿态控制中,结合Q-学习和BP神经网络来解决模糊神经网络参数在线调整问题,在无需训练样本的前提下实现控制器的在线学习. 仿真结果表明,这种基于Q-学习的模糊神经网络控制不仅可以满足对姿态控制精度的要求,还有效地抵制了外界干扰,提高了姿态稳定度,对卫星的不确定性有较强的鲁棒性.     

卫星姿态再励学习的模糊神经控制

将再励学习的模糊神经控制引入卫星姿态控制中，给出详尽的实现方法，推导了模糊神经控制器的自学习算法．直接利用再励信号，对控制器的参数进行在线调节，不需要控制器的学习样本．仿真结果表明该控制算法能有效地克服卫星的不确定性，具有较强的鲁棒性，可实现较高精度的卫星姿态控制．     

一类再励学习控制器设计及其在倒车模型中的应用

考虑到神经网络学习算法的特点,给出了一种基于再励学习的自组织模糊CPN,它结合了自组织模糊CPN和再励算法的优点,在控制过程中在线调整网络结构以及对网络参数学习,学习效率高,控制结构简单.可以不要求受控对象的学习模型,实现在线控制,应用在倒车模型中仿真结果展示了所设计系统的良好控制性能.     

基于滑模控制的挠性卫星的自学习模糊控制

将基于滑模控制的自学习模糊控制应用于挠性卫星的姿态稳定控制中.给出了姿态控制系统的设计方法.自学习控制算法利用滑模控制原理和模糊性能判决表在线修改模糊控制器的规则参数.为了解决传统自组织模糊控制对外界信号敏感的问题,基于滑模控制的自学习算法同时考虑了误差状态矢量及其变化趋势,增强了系统的鲁棒性.与传统自组织模糊控制相比,仿真实验结果表明,该控制方法对卫星参数变化不敏感,能有效地抑制卫星的外界干扰及挠性附件的振动,使卫星的姿态角得到准确的控制.     

基于干扰观测器的卫星姿态误差四元数模糊滑模控制

针对刚体卫星的姿态控制问题,提出了一种基于干扰观测器的误差四元数模糊滑模控制方法.首先研究了由误差四元数和误差角速度描述的卫星动力学方程和运动学方程,避免了卫星姿态控制中最终姿态表示的非单值性问题.然后,根据卫星姿态控制系统的数学模型,利用Lyapunov方法设计了滑模控制律,并采用干扰观测器对外界干扰进行估计补偿.为克服滑模控制中存在的抖振,设计了基于干扰观测器的模糊滑模控制器.对卫星姿态控制的仿真结果表明,在外界干扰存在的条件下,设计的控制律能有效地实现卫星姿态控制,避免了传统滑模控制的抖振问题,具有良好的鲁棒性.     

基于遗传算法的模糊RBF神经网络设计及应用

提出了一种基于遗传算法的模糊RBF神经网络学习算法.采用遗传算法对模糊RBF神经网络需要调整的参数进行优化,再将遗传算法优化的各参数结果作为模糊RBF神经网络各个参数的初始值,并结合梯度下降法对网络的各参数进行动态调整.在对非线性函数逼近的仿真中,仿真结果验证了优化后的模糊RBF神经网络具有更高的精度及强鲁棒性.     

基于再励学习的歼击机安全着陆横侧向协调控制

基于大系统递阶控制思想,提出了一种运用再励学习算法设计歼击机自动着陆横侧向协调控制系统的方法.将再励学习算法引入歼击机着陆阶段的横侧向子系统的协调控制中,对滚转通道和航向通道的控制器参数进行在线寻优,提高了在线补偿神经网络消除非线性系统逆误差的能力,有效地改善了歼击机着陆阶段横侧向控制子系统的鲁棒性能.通过将这种方法应用于某型歼击机自动着陆控制的实时仿真研究,仿真结果表明了本文方法的有效性和可行性.     

基于T-S模型模糊神经网络预测的退火炉温度控制

目的提出一种能够提高退火炉温度控制系统的性能和精度的具体方案,增强控制系统的鲁棒性.方法针对退火炉温度控制系统具有多变量,非线性和不确定性的特点,将T-S模糊神经网络与预测控制相结合,在线建立被控对象的数学模型,并用BP神经网络控制器对所得到的信息在线修正,进而控制退火炉炉温.并通过仿真与传统的模糊PID控制方案进行对比分析.结果 T-S模糊神经网络预测控制方案具有较强的控制精度和动态性能,预测精度高、容错性好、收敛速度快,基本无超调等特点.结论 T-S模糊神经网络预测控制能够提高产品退火质量、节能环保,可以应用于退火炉炉温的优化控制.     

训练模式对的摄动对单体模糊神经网络的影响

针对训练模式对的小幅摄动可能对模糊神经网络的性能产生不利影响,提出了单体模糊神经网络对训练模式对摄动的鲁棒性概念,并就训练模式对的最大保序摄动的情形对单体模糊神经网络(MFNN)进行了具体分析,一般的模糊神经网络对训练模式对摄动的鲁棒性概念可类似定义.理论研究表明:当训练模式对发生最大γ保序摄动时,在h=5的条件下,单体模糊神经网络对训练模式对的摄动全局拥有好的鲁棒性,这将有助于MFNN系统的性能分析、学习算法的选择和模式对获取.     

基于再励学习的被动动态步行机器人

为了研究仿人、能量高效的双足机器人步行,研制了由MACCEPA(mechanically adjustable compliance and controllable equilibrium position actuator)柔性驱动器驱动的半被动双足机器人,并实现了其动力学仿真系统.提出一种基于再励学习的步行控制方法.该方法首先采用Q-学习方法学习机器人在理想环境中的稳定步行步态及其控制策略,然后将此步态和控制策略作为模糊优胜学习方法的参考步态和参考控制策略并在线学习模糊网络的优胜值参数.仿真结果表明: 利用学习训练的结果控制柔性驱动器在步行相转换时的动作,机器人可以实现稳定动态步行.     

基于增强学习规则的倒立摆模糊神经网络控制器

为实现模型未知、初始时有脉冲输入的车上单级倒立摆镇定控制,提出了一种采用增强学习规则训练的模糊神经网络控制器。以神经网络构造基于T-S(Tankagi-Sugeno)规则的模糊控制器;用3层前馈网络组成预测器进入仿真,得到倒立摆状态并计算状态预测值,再将状态和状态预测值组成训练数据对,训练状态预测BP(Backward Propagation)网络;利用增强学习的方法训练模糊控制器,根据神经网络产生的模糊控制量和倒立摆状态预测,做出控制决策。此方法简化了模糊控制部分参数调整,亦可应用于其他无模型控制。实验证明,控制器鲁棒性良好,即使在倒立摆参数变化较大时,控制器仍能维持倒立摆平衡。     

Self-learning Fuzzy Controllers Based On a Real-time Reinforcement Genetic Algorithm

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｉｎｃｅｔｈｅｐｉｏｎｅｅｒｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｏｆＭａｍｄａｎｉａｎｄｈｉｓｃｏｌｌｅａｇｕｅｓｏｎｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ[1] ,ａｓａｐｏｗｅｒｆｕｌａｐｐｒｏａｃｈｔｏｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅ,ｉｔｈａｓｂｅｅｎｗｉｄｅｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙａｐ ｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｏｒｍａｎｙｓｙｓｔｅｍｓ,ｉｎｃｌｕｄｉｎｇａｎｕｍｂｅｒｏｆｒｅａｌｗｏｒｌｄｐｈｙｓｉｃａｌｐｒｏｂｌｅｍｓ Ｔｈｅｓｅｓ…     

A New Reinforcement Learning Method for Fuzzy Logic Controllers

A new reinforcement method for learning fuzzy logiccontrollers is proposed.The reinforcement learningscheme is composed of two fuzzy logic rule bases:oneacts as an adaptive critic,the other server as a control-ler.The proposed method is tested on the cart-pole sys-tem.Simulation results show that the method has betterlearning performance than Anderson's neural network-based method.     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

基于高斯函数与分级学习的D-FNN算法研究

D-FNN基本思想是构造一个基于扩展的RBF神经网络,它可以看成是一个TSK模糊系统,也可以看做是基于归一化的高斯RBF神经网络。该文提出的算法,学习前,模糊神经网络不需要预先确定,在学习的过程中,参数估计与结构辨识同时进行,并根据系统精度要求及模糊规则的重要性,自动地产生或者删除一条模糊规则。在学习速度、系统结构和泛化能力方面进行了仿真实验,仿真结果表明D-FNN具有更简洁的结构和优良的性能。     

基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法

为了解决高移动性导致卫星网络路由难以计算的问题,融合图神经网络和深度强化学习,提出一种基于深度图强化学习的低轨卫星网络动态路由算法。考虑卫星网络拓扑和卫星间链路的可用带宽、传播时延等约束,构建卫星网络状态,通过图神经网络对其进行表示学习;根据此状态的图神经网络表示,深度强化学习智能体选择相应的决策动作,使卫星网络长期平均吞吐量达到最大并保证平均时延最小。仿真结果表明,所提算法在保证较小时延的同时,还能提升卫星网络吞吐量和降低丢包率。此外,图神经网络强大的泛化能力使所提算法具有更好的抗毁性能。     

基于特殊二进制编码的自学习模糊遗传算法

为了提高自适应遗传算法(AGA:Adaptive Genetic Algorithm)的鲁棒性,并使之更有效地求解属于NP难类型的组合优化问题,提出了一种自学习模糊自适应遗传算法.该混合算法利用一个特殊二进编码标准GA在线学习AGA运行特性;通过强化学习方式自动设计和调整模糊知识系统,基于GA的自学习模糊技术可以获取AGA所需的优化模糊系统.仿真试验演示了采用所提出自动化方式设计的动态参数AGA系统及其自学习结果.试验结果表明,该算法可以用于解决类似于旅行商问题的组合优化问题.