基于非对称时变积分障碍李雅普诺夫函数的动态状态约束非线性系统自适应最优控制
基于非对称时变积分障碍李雅普诺夫函数的动态状态约束非线性系统自适应最优控制
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浙江工业大学信息工程学院,中国 杭州市,310023
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TP13; 本文研究具有动态状态约束的非线性系统自适应最优跟踪控制问题.首先提出一种基于非对称时变积分障碍李雅普诺夫函数(ATIBLF)的积分强化学习(IRL)控制算法.在最优反步控制设计的每一步中都引入ATIBLF,以确保系统始终满足动态变化的全状态约束.每个子系统中的最优虚拟/实际控制器均用ATIBLF和自适应最优项进行分解,同时利用神经网络来近似最优代价函数梯度.根据李雅普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统所有信号的有界性.所提出的控制方案保证了系统状态在预定义的紧集内.最后,通过仿真实验验证了本文所提方法的有效性.
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基于非对称时变积分障碍李雅普诺夫函数的动态状态约束非线性系统自适应最优控制
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Primary Identifiers
Record Identifier
TN_cdi_wanfang_journals_zjdxxbc_e202406009
Permalink
https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_zjdxxbc_e202406009
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ISSN
2095-9184
DOI
10.1631/FITEE.2300675
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