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基于在线附加Q学习的伺服电机速度最优跟踪控制方法

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电工技术学报 2019年第5期34卷 917-923页

作者：邹晓敏肖曦何琪 Shkodyrev Vyacheslav 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084 陕西航空电气有限责任公司西安710077 圣彼得堡彼得大帝理工大学圣彼得堡195251

该文将在线Q学习方法与附加控制思想相结合,讨论了其在伺服系统中电机速度最优跟踪控制问题上的应用。首先在线性二次型跟踪器问题的框架下对待求解问题进行了定义;然后给出了在线附加Q学习迭代式地进行策略评价、策略改善的具体算法。... 详细信息

该文将在线Q学习方法与附加控制思想相结合,讨论了其在伺服系统中电机速度最优跟踪控制问题上的应用。首先在线性二次型跟踪器问题的框架下对待求解问题进行了定义;然后给出了在线附加Q学习迭代式地进行策略评价、策略改善的具体算法。仿真测试中,首先为电机速度跟踪问题设计了传统的PI控制器,然后将基于该文思路所设计的附加控制器与其并联,组成新的速度控制器。仿真结果表明,附加控制器显著改善了电机速度跟踪的动态响应特性,并且具备在被控系统参数发生改变时自动调优的自适应能力。非线性系统在特定条件下可进行局部线性化时,也可用该方法来得到更优的控制性能。

关键词：在线Q学习最优跟踪控制附加控制电机控制速度控制

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中心刚体-柔性梁系统的最优跟踪控制

力学学报 2006年第1期38卷 97-105页

作者：蔡国平李琳洪嘉振上海交通大学工程力学系上海200240

对考虑阻尼影响的中心刚体-柔性梁系统的动力特性和主动控制进行研究．研究中考虑了3种动力学模型:一次近似耦合模型、一次近似简化模型和线性化模型．一次近似模型中同时考虑了柔性梁的轴向变形和横向变形．若在一次近似耦合模型中忽... 详细信息

对考虑阻尼影响的中心刚体-柔性梁系统的动力特性和主动控制进行研究．研究中考虑了3种动力学模型:一次近似耦合模型、一次近似简化模型和线性化模型．一次近似模型中同时考虑了柔性梁的轴向变形和横向变形．若在一次近似耦合模型中忽略轴向变形的影响,则可得出一次近似简化模型．线性化模型是对一次近似简化模型的线性化处理．另外研究中考虑了3种阻尼因素:结构阻尼、风阻、中心刚体轴承处的阻尼．控制设计采用最优跟踪控制方法．给出了从物理测量中提取模态坐标的滤波器方法．研究结果显示,一次近似简化模型能够有效地对系统的动力学行为进行描述;阻尼对系统的动力学特性有着重要影响;当系统大范围运动为低速时,模态滤波器能够较好地提取出控制律所需的模态坐标,最优跟踪控制方法能够使得系统跟踪所期望的运动轨迹,并且柔性梁的弹性振动可得到抑制．

关键词：中心刚体-柔性梁系统一次近似简化模型线性化模型阻尼最优跟踪控制

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柔性机械臂的时滞最优跟踪控制

应用力学学报 2007年第3期24卷 399-403页

作者：滕悠优蔡国平上海交通大学上海200240

采用最优跟踪控制方法对柔性机械臂线性化主动控制中的时滞问题进行研究。首先采用一种积分变换,将包含时滞项的动力学方程转换成形式上不包含时滞项的标准形式,然后根据最优跟踪控制理论设计控制律。在每一步控制律的计算中,不但包含... 详细信息

采用最优跟踪控制方法对柔性机械臂线性化主动控制中的时滞问题进行研究。首先采用一种积分变换,将包含时滞项的动力学方程转换成形式上不包含时滞项的标准形式,然后根据最优跟踪控制理论设计控制律。在每一步控制律的计算中,不但包含有当前步的状态反馈,而且包含有前若干步控制的线性组合。文中还给出了一个模态坐标的提取方法。仿真结果显示,若对时滞不处理,控制系统会在很小时滞量时出现发散;当控制系统中的时滞量不大时,本文的线性化时滞控制设计能够取得较好的控制效果;当系统存在较大时滞量时,线性化时滞控制设计的有效范围是有限的。

关键词：柔性机械臂最优跟踪控制时滞控制律

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离散线性信息融合最优跟踪控制

控制与决策 2009年第6期24卷 869-873,878页

作者：甄子洋王志胜王道波南京航空航天大学自动化学院南京210016

提出一种有限时间离散线性最优跟踪控制问题的新解法——信息融合估计解法.基于信息融合估计理论,推导出协状态融合滤波方程和控制量融合估计值,由此获得最优融合控制律及二次性能指标最小值.从理论上证明了信息融合估计解法与传统解法... 详细信息

提出一种有限时间离散线性最优跟踪控制问题的新解法——信息融合估计解法.基于信息融合估计理论,推导出协状态融合滤波方程和控制量融合估计值,由此获得最优融合控制律及二次性能指标最小值.从理论上证明了信息融合估计解法与传统解法的等同性.从信息融合的角度建立了有限时间离散线性最优跟踪控制系统,从而统一了最优控制问题和最优估计问题.电机系统的控制仿真结果验证了该解法的有效性以及与传统解法的等同性.

关键词：离散线性系统最优跟踪控制信息融合最优估计

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具有持续扰动的时滞系统的最优跟踪控制

系统仿真学报 2006年第5期18卷 1275-1277,1282页

作者：刘文超胡乃平李桂丽青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛266042

针对在外部持续扰动下的线性时滞系统,提出了一种最优跟踪控制的逐次逼近算法。首先将状态向量含有时滞的线性系统的最优跟踪问题转化为最优调节问题,然后利用逐次逼近算法,将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项... 详细信息

针对在外部持续扰动下的线性时滞系统,提出了一种最优跟踪控制的逐次逼近算法。首先将状态向量含有时滞的线性系统的最优跟踪问题转化为最优调节问题,然后利用逐次逼近算法,将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题族得到调节系统的最优控制律,然后可以通过截取最优控制序列的有限项得到调节系统的前馈-反馈次优控制律,最后再将最优控制问题转化为最优跟踪问题。

关键词：最优跟踪控制最优控制时滞系统逐次逼近法持续扰动

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汽车主动悬架系统的最优跟踪控制

系统仿真学报 2009年第2期21卷 551-553页

作者：张宝琳中国计量学院理学院杭州310018

研究汽车主动悬架系统的线性二次型最优跟踪控制问题。基于两自由度1/4汽车悬架主动控制模型,通过利用参考输入外系统的状态来构造前馈控制作用,得到了系统的最优跟踪控制律。该跟踪控制律由状态反馈项和前馈补偿项构成,前馈增益可以通... 详细信息

研究汽车主动悬架系统的线性二次型最优跟踪控制问题。基于两自由度1/4汽车悬架主动控制模型,通过利用参考输入外系统的状态来构造前馈控制作用,得到了系统的最优跟踪控制律。该跟踪控制律由状态反馈项和前馈补偿项构成,前馈增益可以通过求解矩阵方程得到。仿真算例表明了采用前馈反馈控制方法进行悬架系统最优跟踪设计的有效性。

关键词：线性系统汽车悬架主动控制最优跟踪控制前馈控制

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受扰非线性时滞系统的最优跟踪控制(英文)

系统仿真学报 2009年第9期21卷 2629-2633页

作者：唐瑞春马华民郭双乐中国海洋大学信息科学与工程学院青岛266100 华为科技有限公司深圳518129 衡水学院数学与计算机科学系衡水053000

考虑受扰非线性时滞系统的最优跟踪控制问题。基于内模原理构造扰动补偿器,将受扰系统转化成无扰动的增广系统。通过引入灵敏度参数并围绕其进行Maclaurin级数展开,将原时滞非线性系统的最优跟踪控制问题转化为无时滞的两点边值问题。... 详细信息

考虑受扰非线性时滞系统的最优跟踪控制问题。基于内模原理构造扰动补偿器,将受扰系统转化成无扰动的增广系统。通过引入灵敏度参数并围绕其进行Maclaurin级数展开,将原时滞非线性系统的最优跟踪控制问题转化为无时滞的两点边值问题。通过求解增广系统的最优跟踪控制律从而得到原系统的最优跟踪控制律。仿真实例表明该方法的有效性。

关键词：最优跟踪控制非线性时滞系统持续扰动灵敏度法

基于H_∞控制与最优跟踪控制相结合的三相PWM整流器控制策略

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电工技术学报 2012年第12期27卷 102-108页

作者：张辉谭国俊钱苗旺鱼瑞文中国矿业大学信息与电气工程学院徐州221116

针对三相PWM整流器的特点,提出了一种基于H∞控制与最优跟踪控制相结合的混合控制策略。电流内环,采用了最优控制策略,无需解耦;电压外环,采用H∞控制策略。基于PWM整流器的数学模型,建立了满足H∞控制标准型的状态方程,并选择合适的权... 详细信息

针对三相PWM整流器的特点,提出了一种基于H∞控制与最优跟踪控制相结合的混合控制策略。电流内环,采用了最优控制策略,无需解耦;电压外环,采用H∞控制策略。基于PWM整流器的数学模型,建立了满足H∞控制标准型的状态方程,并选择合适的权函数。通过求解Riccati不等式,得到H∞控制器。由于混合控制器待定参数较多,计算所得控制器参数难以保证系统运行在最优状态中。本文基于PSO算法,结合模拟退火以及混沌搜索的优点,设计了一种改进的PSO算法,对所设计控制器进行参数整定和优化,进一步提高了PWM整流器的控制性能,具有更好的动态性能和抗干扰性。仿真和实验证明了本文所提出方法的可行性和有效性。

关键词： PWM整流器最优跟踪控制 H∞控制 PSO

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非零和微分博弈系统的事件触发最优跟踪控制

控制理论与应用 2023年第2期40卷 220-230页

作者：石义博王朝立上海理工大学理学院上海200093 上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

近年来,对于具有未知动态的非零和微分博弈系统的跟踪问题,已经得到了讨论,然而这些方法是时间触发的,在传输带宽和计算资源有限的环境下并不适用.针对具有未知动态的连续时间非线性非零和微分博弈系统,本文提出了一种基于积分强化学习... 详细信息

近年来,对于具有未知动态的非零和微分博弈系统的跟踪问题,已经得到了讨论,然而这些方法是时间触发的,在传输带宽和计算资源有限的环境下并不适用.针对具有未知动态的连续时间非线性非零和微分博弈系统,本文提出了一种基于积分强化学习的事件触发自适应动态规划方法.该策略受梯度下降法和经验重放技术的启发,利用历史和当前数据更新神经网络权值.该方法提高了神经网络权值的收敛速度,消除了一般文献设计中常用的初始容许控制假设.同时,该算法提出了一种易于在线检查的持续激励条件(通常称为PE),避免了传统的不容易检查的持续激励条件.基于李亚普诺夫理论,证明了跟踪误差和评价神经网络估计误差的一致最终有界性.最后,通过一个数值仿真实例验证了该方法的可行性.

关键词：非零和博弈积分强化学习最优跟踪控制神经网络事件触发