论文摘要
提出了一种包含在线采样、离线学习两个阶段的基于数据驱动的迭代自适应动态规划(ADP)算法,仅通过在线数据,解决输入约束的连续未知模型的非线性系统的H_∞控制问题。通过策略迭代(PI)和迭代强化学习(IRL)方法推导出无模型(HJI)方程。构建3个神经网络,在线采集系统数据结束后,利用离线学习方法,近似求解无模型HJI方程,进而得到值函数、控制策略和扰动策略,神经网络的未知参数通过最小二乘方法求解。仿真结果验证了算法的可行性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蒲俊,马清亮,李远冬,顾凡
关键词: 自适应动态规划,控制,输入约束,最优控制,神经网络
来源: 电光与控制 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 火箭军工程大学
基金: 国家自然科学基金(61773387)
分类号: O232;O221.3
页码: 40-45
总页数: 6
文件大小: 1539K
下载量: 240
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