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摘要:
维纳的《控制论》和钱学森的《工程控制论》共同奠定了经典控制理论的基础。在此基础之上,现代控制理论在性能优化和处理不确定性等方面对经典控制理论作了进一步的发展。本文提出一种融合经典控制与现代控制的控制方法,将属于现代控制的近似动态规划学习控制器以并联的方式附加到经典控制器上,从而形成一类新型附加学习控制器。该控制器采用基于策略迭代近似动态规划的训练算法和基于最小二乘的代价函数逼近算法,从而具有高策略搜索效率和高样本利用效率,其中动作依赖代价函数的引入使得在线学习不依赖系统模型。总之,所提附加学习控制器一方面融合了已有经典控制器的先验知识,另一方面为已有经典控制器提供了可设计的目标函数和自趋优机制。论文进一步从理论上严格证明了所提附加学习控制方法的稳定性和收敛性。针对双馈风电场暂态无功控制问题的仿真研究验证了所提附加学习控制器的正确性和方法的有效性。
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文献信息
篇名 一种新型附加学习控制器及电力系统应用实例
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 附加学习控制 在线 优化 自适应 近似动态规划
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 1723-1730
页数 8页 分类号 TP181
字数 7536字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2014.41029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梅生伟 清华大学电机系电力系统国家重点实验室 153 3464 31.0 51.0
2 刘锋 清华大学电机系电力系统国家重点实验室 71 1218 20.0 33.0
3 郭文涛 清华大学电机系电力系统国家重点实验室 2 25 2.0 2.0
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在线
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自适应
近似动态规划
研究起点
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研究去脉
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期刊影响力
控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
出版文献量(篇)
4979
总下载数(次)
16
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72515
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