基于控制系统直接方法的非线性系统预见控制器设计

针对一类非线性离散时间系统给出最优预见控制器设计方法. 首先运用非线性控制系统直接控制方法的思想, 将非线性反馈部分作为形式输入, 使得系统成为“形式上”的线性系统; 然后, 针对该线性系统, 利用最优预见控制的基本方法设计最优预见控制器; 最后, 利用形式输入与实际输入的关系得到非线性离散时间系统的最优预见控制器. 证明了如果形式线性系统满足一定的可镇定和可检测条件, 则闭环系统是渐近稳定的. 数值仿真结果表明了控制器的有效性.

     

基于策略迭代的连续时间系统的随机线性二次最优控制

针对模型参数部分未知的随机线性连续时间系统, 通过策略迭代算法求解无限时间随机线性二次(LQ) 最优控制问题. 求解随机LQ最优控制问题等价于求随机代数Riccati 方程(SARE) 的解. 首先利用伊藤公式将随机微分方程转化为确定性方程, 通过策略迭代算法给出SARE 的解序列; 然后证明SARE 的解序列收敛到SARE 的解, 而且在迭代过程中系统是均方可镇定的; 最后通过仿真例子表明策略迭代算法的可行性.

     

基于参数估计的一类非线性系统故障诊断算法

针对系统模型的不确定性、未知输入扰动和非线性特性, 提出一类非线性系统参数估计的故障诊断算法. 构造系统故障诊断观测器, 采用Lyapunov 稳定性定理验证观测器的稳定性, 通过Barbalat 引理证明满足故障诊断观测器为渐近稳定的表征故障参数的参数估计, 并总结了设计算法流程. 仿真结果表明, 所提出算法具有快速收敛性, 对一类非线性系统诊断效果较好.

     

一类非线性系统的奇异点克服控制

针对一类非线性系统, 研究存在奇异点时的跟踪控制问题. 在采用反馈线性化方法将对象转换成标准型后, 构造线性补偿器并结合期望轨迹的高阶导数构成伪控制量. 通过引入梯度动力学方法求解控制律, 以克服在控制过程中遇到的奇异点问题. 通过稳定性分析验证了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真结果表明, 此类控制器具有良好的控制性能, 并且能有效克服奇异点问题.

     

一类饱和非线性系统抗饱和控制器设计

针对一类饱和非线性系统研究抗饱和控制器综合问题. 基于线性分式表示技术(LFR), 该类非线性系统可转化为带有满足扇形区间不等式条件的非线性函数及额外线性分式约束的饱和线性系统. 基于二次Lyapunov 方程并利用广义扇形区间不等式条件处理饱和非线性项, 提出了基于LMI 条件的非线性抗饱和控制器综合方法. 数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

事件驱动的网络化系统最优控制

针对随机事件驱动的网络化控制系统, 研究其中的有限时域和无限时域内最优控制器的设计问题. 首先, 根据执行器介质访问机制将网络化控制系统建模为具有多个状态的马尔科夫跳变系统; 然后, 基于动态规划和马尔科夫跳变线性系统理论设计满足二次型性能指标的最优控制序列, 通过求解耦合黎卡提方程的镇定解, 给出最优控制律的计算方法, 使得网络化控制系统均方指数稳定; 最后, 通过仿真实验表明了所提出方法的有效性.

     

一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal 滑模控制

针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于拉普拉斯特征映射的启发式Q学习

在基于目标的强化学习任务中, 欧氏距离常作为启发式函数用于策略选择, 其用于状态空间在欧氏空间内不连续的任务效果不理想. 针对此问题, 引入流形学习中计算复杂度较低的拉普拉斯特征映射法, 提出一种基于谱图理论的启发式策略选择方法. 所提出的方法适用于状态空间在某个内在维数易于估计的流形上连续, 且相邻状态间的连接关系为无向图的任务. 格子世界的仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

不同维数非线性节点非线性耦合复杂动态网络渐近同步

针对具有不同维数非线性节点的非线性耦合复杂动态网络, 首先给出了它的模型和实现同步的假设; 然后基于不变流形给出了该类复杂网络同步的定义, 并设计了分散动态补偿控制器, 提出了同步方案; 最后运用Lyapunov 稳定性理论进行了理论证明, 并通过数值仿真验证了该同步方案的有效性.

     

基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法

为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.

     

Two-loop reinforcement learning algorithm for finite-horizon optimal control of continuous-time affine nonlinear systems

This article proposes three novel time-varying policy iteration algorithms for finite-horizon optimal control problem of continuous-time affine nonlinear systems. We first propose a model-based time-varying policy iteration algorithm. The method considers time-varying solutions to the Hamiltonian–Jacobi–Bellman equation for finite-horizon optimal control. Based on this algorithm, value function approximation is applied to the Bellman equation by establishing neural networks with time-varying weights. A novel update law for time-varying weights is put forward based on the idea of iterative learning control, which obtains optimal solutions more efficiently compared to previous works. Considering that system models may be unknown in real applications, we propose a partially model-free time-varying policy iteration algorithm that applies integral reinforcement learning to acquiring the time-varying value function. Moreover, analysis of convergence, stability, and optimality is provided for every algorithm. Finally, simulations for different cases are given to verify the convenience and effectiveness of the proposed algorithms.     

基于强化学习的一类具有输入约束非线性系统最优控制

针对部分系统存在输入约束和不可测状态的最优控制问题,本文将强化学习中基于执行–评价结构的近似最优算法与反步法相结合,提出了一种最优跟踪控制策略.首先,利用神经网络构造非线性观测器估计系统的不可测状态.然后,设计一种非二次型效用函数解决系统的输入约束问题.相比现有的最优方法,本文提出的最优跟踪控制方法不仅具有反步法在处理...     

Optimized tracking control using reinforcement learning strategy for a class of nonlinear systems

This paper is to develop a simplified optimized tracking control using reinforcement learning (RL) strategy for a class of nonlinear systems. Since the nonlinear control gain function is considered in the system modeling, it is challenging to extend the existing RL-based optimal methods to the tracking control. The main reasons are that these methods' algorithm are very complex; meanwhile, they also require to meet some strict conditions. Different with these exiting RL-based optimal methods that derive the actor and critic training laws from the square of Bellman residual error, which is a complex function consisting of multiple nonlinear terms, the proposed optimized scheme derives the two RL training laws from negative gradient of a simple positive function, so that the algorithm can be significantly simplified. Moreover, the actor and critic in RL are constructed by employing neural network (NN) to approximate the solution of Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) equation. Finally, the feasibility of the proposed method is demonstrated in accordance with both Lyapunov stability theory and simulation example.     

基于ELM的一类MIMO仿射非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出(MIMO) 仿射非线性动态系统, 提出一种基于极限学习机(ELM) 的鲁棒自适应神经控制方法. ELM随机确定单隐层前馈网络(SLFNs) 的隐含层参数, 仅需调整网络的输出权值, 能以极快的学习速度获得良好的推广性. 在所提出的控制方法中, 利用ELM逼近系统的未知非线性项, 针对ELM网络的权值、逼近误差及外界扰动的未知上界值分别设计参数自适应律, 通过Lyapunov 稳定性分析可以保证闭环系统所有信号半全局最终一致有界. 仿真结果表明了该控制方法的有效性.

     

非线性离散奇异摄动系统的组合优化控制方法的合理性分析

分析一类非线性离散奇异摄动系统的降阶组合优化控制器的合理性, 即降阶组合控制器与原始高阶优化控制器之间的关系. 基于快、慢子系统的解耦, 分别对快、慢子系统设计子优化控制器, 并进一步提出作用于原高阶系统的组合优化控制器. 对原高阶系统设计传统高阶优化控制器, 提出组合优化控制器近似等于传统高阶优化控制器的充分条件. 最后通过仿真验证了所得到结论的正确性.

     

含有参数化和非参数化不确定性系统重复学习控制

针对含有参数化和非参数化的高阶非线性系统,设计了一种重复学习控制方案.假设未知时变参数和参考信号的共同周期是已知的,通过参数重组技巧,将所有未知时变项合并为一个周期时变向量.将改进Backstepping方法与分段积分机制相结合,构造了微分-差分参数自适应律和重复学习控制律,使跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零.利用Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的充分条件.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一类非线性严格反馈系统基于干扰观测器的抗干扰控制

针对一类带有干扰的非线性严格反馈系统, 研究其抗干扰控制问题. 系统干扰满足不匹配条件, 代表一类部分信息已知的干扰. 通过设计非线性干扰观测器, 提出基于非线性干扰观测器和back-stepping 的抗干扰控制方法来补偿干扰, 该方法可以保证闭环系统所有信号是半全局最终一致有界的. 最后, 通过与现有方法的对比验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

基于收缩理论的一类非线性系统自适应动态面控制

针对一类不确定非线性参数严反馈系统,提出基于收缩理论的自适应动态面控制方法.动态面控制器设计保证了各子系统关于状态误差部分收缩;对不确定参数构造收缩自适应律,并利用收缩下的奇异摄动分析降阶处理子系统,确保降阶前后状态误差间的偏差及滤波误差有界;通过分层子系统的收缩鲁棒性分析,证明了原闭环系统状态半全局收敛到以期望轨迹为中心的球域内,保证了跟踪误差及自适应估计有界.刚性机械臂系统仿真验证了所提出方法的有效性.