基于梯度估计的非线性系统最优控制及仿真

• 作者: 姚庆华 宋晓轩 李智雄 缪应锋
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 非线性系统 动态规划 梯度算法 哈密尔顿函数 李雅普诺夫
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 260-264
• 页数: 5页
• 字数: 2737字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005421

摘要

基于自适应动态规划(ADP)执行-评价结构,应用神经网络(NN)对非线性系统进行最优控制求解.首先提出所求解非线性系统的一般形式;其次给定二次正定性能指标,求其哈密尔顿函(HJB)函数;分别应用神经网络对执行-评价结构中的性能指标和最优控制进行逼近,神经网络权重参数应用梯度法求得,从而可以求得其最有控制策略.而且对执行机构和评价机构神经网络权重参数的收敛性以及系统总体的稳定性进行了详细的分析,证明所求控制策略可以使系统稳定;最后,用仿真结果来验证所提出的方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李智雄		9	5	2.0	2.0
2	宋晓轩		3	1	1.0	1.0
3	姚庆华		4	9	2.0	3.0
4	缪应锋		4	26	2.0	4.0