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摘要:
In this paper, an adaptive dynamic programming (ADP) strategy is investigated for discrete-time nonlinear systems with unknown nonlinear dynamics subject to input saturation. To save the communication resources between the controller and the actuators, stochastic communication protocols (SCPs) are adopted to schedule the control signal, and therefore the closed-loop system is essentially a protocol-induced switching system. A neural network (NN)-based identifier with a robust term is exploited for approximating the unknown nonlinear system, and a set of switch-based updating rules with an additional tunable parameter of NN weights are developed with the help of the gradient descent. By virtue of a novel Lyapunov function, a sufficient condition is proposed to achieve the stability of both system identification errors and the update dynamics of NN weights. Then, a value iterative ADP algorithm in an offline way is proposed to solve the optimal control of protocol-induced switching systems with saturation constraints, and the convergence is profoundly discussed in light of mathematical induction. Furthermore, an actor-critic NN scheme is developed to approximate the control law and the proposed performance index function in the framework of ADP, and the stability of the closed-loop system is analyzed in view of the Lyapunov theory. Finally, the numerical simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.
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篇名 Neural-Network-Based Control for Discrete-Time Nonlinear Systems with Input Saturation Under Stochastic Communication Protocol
来源期刊 自动化学报(英文版) 学科
关键词
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 PAPERS
研究方向 页码范围 766-778
页数 13页 分类号
字数 语种 英文
DOI 10.1109/JAS.2021.1003922
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自动化学报(英文版)
双月刊
2329-9266
10-1193/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号
80-604
2014
eng
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