带饱和执行器的非线性离散时滞系统的最优控制

主要针对带有饱和执行器的时滞非线性离散时间系统更加一般的形式,通过启发式动态规划(HDP)算法求解无限时间最优控制策略问题,并在值函数中引入折扣因子.首先通过迭代HDP算法给出值函数序列和相应的控制序列,并给出了收敛性证明,即值函数序列收敛到值函数的最优值,以及控制序列收敛到最优控制;其次为了实现HDP算法,引入3个神经网络:模型网络、评判网络、控制作用网络.模型网络用来近似系统模型,评判网络用来近似值函数,控制作用网络用来近似控制;最后通过一个仿真例子说明上述方法的可行性.     

分布式HDP领导-跟随者系统最优一致控制研究

为研究行为未知的非线性多智能体系统领导-跟随者最优一致控制问题,针对智能体动态方程未知的情况,设计神经网络辨识器学习智能体动力学行为;构造以多智能体系统局部误差为输入的性能指标函数,将多智能体系统领导-跟随者一致性问题转换为求解智能体局部性能指标函数最优值的优化控制问题;结合自适应动态规划思想设计分布式迭代算法求解该优化问题,并讨论了算法的收敛性;设计基于神经网络的评价-执行结构分布式控制器来近似局部性能指标函数,通过神经网络学习迭代寻找局部性能指标函数的最优解,实现多智能体系统的最优一致控制策略。设计的分布式控制器能够根据智能体状态数据自适应产生控制策略,使多智能体系统趋于一致。     

基于ADP的一类时滞离散系统跟踪控制

时滞现象是自然界中广泛存在的一种物理现象,时滞的存在使得被控量不能及时反映系统的变化,从而使控制系统的稳定性变差,给时滞系统控制器的设计带来很大困难.针对一类状态和控制输入均含有时滞的离散仿射系统的跟踪控制进行研究,采用自适应动态规划迭代算法求解时滞系统的跟踪控制,在自适应动态规划的基础上,建立系统性能指标函数,通过系...     

不确定非线性系统的事件驱动鲁棒跟踪控制

针对一类不确定非线性系统提出了一个基于自适应动态规划的事件驱动鲁棒跟踪控制方案。首先,通过系统增广技术将原系统的鲁棒跟踪控制问题转化为增广系统的鲁棒镇定问题;然后,为其标称系统定义一个新的性能指标函数进一步将鲁棒镇定问题转化为标称系统的最优控制问题,并证明了问题转化的等价性;接着,提出了一个事件驱动自适应动态规划算法求解标称系统的HJB方程,即利用一个评价网络近似最优性能指标,进而获得事件驱动近似最优控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论证明了所提出的控制方案可保证闭环系统的一致最终有界稳定性;最后,仿真例子验证了所提出的事件驱动鲁棒跟踪控制方案的有效性。     

基于强化学习的输入受限多智能体系统的同步最优控制

研究了一类带有输入受限的领导者-追随者多智能体系统的同步最优控制问题。该问题可以看作是一个图博弈问题。基于图博弈理论,首先为每个智能体定义了一个带有非二次型能量函数的性能指标,该性能指标同时依赖于智能体自身及其邻居的信息。然后,利用所定义的性能指标建立耦合的哈密顿-雅克比-贝尔曼(HJB)方程。通过求解HJB方程得到最优控制策略,使得每个追随者同步于领导者且最小化给定的性能指标。由于HJB方程的解析解难于获得,因此借助于强化学习方法利用Actor-Critic(A-C)神经网络在线学习得到近似最优解。通过稳定性分析可以证明所得近似最优控制策略使得闭环系统所有状态一致最终有界,并且收敛到交互纳什均衡。最后,通过仿真实验验证所提同步最优控制算法的有效性。     

采用同伦算法的分散输出反馈控制器设计

针对一类状态矩阵和输入矩阵中存在数值界不确定性的时滞关联大系统,研究其分散鲁棒输出反馈控制器设计问题.基于一个时滞依赖有界实引理,将系统鲁棒分散H∞动态输出反馈控制器的解归结为一个非线性矩阵不等式的求解问题;选取适当的同伦函数来表示该非线性矩阵不等式,采用同伦迭代算法及Schur补引理,将求解非线性矩阵不等式转化为线性矩阵不等式的迭代求解问题.所得的控制器能使闭环大系统鲁棒稳定,并满足给定的H∞性能指标.仿真算例验证了该方法的有效性.     

三维水平井轨道设计最优控制模型改进的进化规划方法

针对三维水平井井眼轨道设计问题 ,建立了一个非线性最优控制模型。该模型以设计轨道总长度最短为性能指标 ,以非线性动力系统为约束条件 ,通过对非线性动力系统积分 ,将最优控制模型转化为一个非线性规划问题求解。为了求非线性规划问题的全局最优解 ,在附加一个目标函数小于当前目标函数值的约束条件下 ,用改进的进化规划方法寻找新的可行点策略 ,提出了一种新算法。将非线性最优控制模型及算法应用到实际水平井轨道设计中 ,数值结果证明了该模型及算法的正确性和有效性     

三维水平井轨道设计最优控制模型改进的进化规划方法

针对三维水平井井眼轨道设计问题，建立了一个非线性最优控制模型。该模型以设计轨道总长度最短为性能指标，以非线性动力系统为约束条件，通过对非线性动力系统积分，将最优控制模型转化为一个非线性规划问题求解。为了求非线性规划问题的全局最优解，在附加一个目标函数小于当前目标函数值的约束条件下，用改进的进化规划方法寻找新的可行点策略，提出了一种新算法。将非线性最优控制模型及算法应用到实际水平井轨道设计中，数值结果证明了该模型及算法的正确性和有效性。     

一类带松弛控制的Hamilton Jacobi Bellman方程的粘性解

在最优控制问题中,动态规划原理成立的条件下,可以得到相应的Hamilton Jacobi Bellman(HJB)方程。考虑在最优松弛控制问题中通过动态规划原理得出的HJB 方程,证明最优松弛控制问题的值函数是该类带松弛控制的HJB方程惟一的粘性解。     

具有饱和执行器的不确定离散时滞系统的镇定

执行器的动态特征常常会引入某些非线性特性,其中常见的就是饱和。针对控制系统中广泛存在的饱和问题,讨论了具有饱和执行器的离散常时滞不确定系统的鲁棒镇定问题。首先,由于饱和执行器的非线性特性会对系统的稳定性有较大影响,所以利用扇形区域法对饱和非线性项进行处理。其次,利用李雅普诺夫函数方法,结合矩阵不等式性质,给出了无记忆状态反馈控制律存在的充分条件,并且在闭环系统渐近稳定的条件下,将所得的非线性矩阵不等式转化成线性矩阵不等式,该充分条件不仅消除了不确定项对系统稳定性的影响,而且得到了与时滞无关的稳定性判据。最后,给出一个数值仿真算例,验证了所得结果的有效性和可行性。