非线性系统事件触发自适应动态规划理论与方法研究

发布时间：2023-10-18 18:17

　　最优控制问题广泛存在于实际生产生活中的各个方面。因实际中的控制系统大多是非线性系统,所以,使用经典控制理论来解决这类问题存在局限性。自适应动态规划方法(Adaptive Dynamic Programming,ADP)融合了动态规划、强化学习和人工神经网络的思想,为解决非线性系统的最优控制问题提供了新途径。在自适应动态规划方法的基础上,结合事件触发控制方法,本文对事件触发自适应动态规划方法(Event-Triggered Adaptive Dynami c Programming,ETADP)进行了研究。本文的主要工作如下:(1)针对模型未知非线性系统的最优控制问题,本文提出了一种新的事件触发启发式动态规划算法,提出了事件触发条件组,并证明了系统的稳定性。该算法减少了现有算法对假设条件的依赖。(2)针对仿射非线性系统的最优跟踪控制问题,根据事件触发机制所作用的控制器的不同,本文提出了两种事件触发自适应动态规划最优跟踪控制算法,设计了两种事件触发机制,并证明了控制系统能够准确跟踪期望轨迹。(3)针对涉及多控制器的非零和博弈问题,本文提出了多事件触发自适应动态规划算法,并为每个控制器单独设...

【文章页数】：117 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 自适应动态规划方法概述
    1.2 事件触发控制方法概述
    1.3 国内外发展现状与趋势
        1.3.1 自适应动态规划的发展现状与趋势
        1.3.2 事件触发控制方法的发展现状与趋势
    1.4 本文主要工作
2 事件触发启发式动态规划算法
    2.1 引言
    2.2 离散时间非线性系统的最优控制问题
    2.3 事件触发机制
    2.4 事件触发启发式动态规划算法的实现
        2.4.1 模型网络
        2.4.2 评价网络
        2.4.3 执行网络
    2.5 事件触发条件设计及系统稳定性分析
    2.6 仿真实验
        2.6.1 仿真实验一
        2.6.2 仿真实验二
    2.7 本章小结
3 事件触发最优跟踪控制算法
    3.1 引言
    3.2 离散时间非线性系统的最优跟踪控制问题
    3.3 两种事件触发机制
        3.3.1 原系统引入事件触发机制
        3.3.2 重构系统引入事件触发机制
    3.4 稳定性分析
        3.4.1 原系统引入事件触发机制时的稳定性分析
        3.4.2 重构系统引入事件触发机制时的稳定性分析
    3.5 算法实现
        3.5.1 评价网络
        3.5.2 执行网络
    3.6 仿真实验
        3.6.1 仿真实验一
        3.6.2 仿真实验二
    3.7 本章小结
4 基于多事件触发自适应动态规划算法的非零和博弈问题
    4.1 引言
    4.2 多控制器非零和博弈问题
    4.3 多事件触发机制
    4.4 算法实现及稳定性分析
    4.5 仿真实验
        4.5.1 仿真实验一
        4.5.2 仿真实验二
    4.6 本章小结
5 基于多事件触发自适应动态规划算法的零和博弈问题
    5.1 引言
    5.2 零和博弈问题
    5.3 多事件触发机制
    5.4 算法实现及稳定性分析
    5.5 仿真实验
    5.6 本章小结
6 结论与展望
    6.1 论文工作与创新点
    6.2 未来研究工作展望
参考文献
作者简历及在学研究成果
学位论文数据集



本文编号：3854942