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online optimal control of nonlinear discrete-time systems using approximate dynamic programming

控制理论与应用（英文版） 2011年第3期9卷 361-369页

作者： Travis DIERKS Sarangapani JAGANNATHAN DRS Sustainment Systems Inc.201 Evans Lane Department of Electrical and Computer Engineering Missouri University of Science and Technology

In this paper,the optimal control of a class of general affine nonlinear discrete-time(DT) systems is undertaken by solving the Hamilton Jacobi-Bellman(HJB) equation online and forward in *** proposed approach,referred normally as adaptive or approximate dynamic programming(ADP),uses online approximators(OLAs) to solve the infinite horizon optimal regulation and tracking control problems for affine nonlinear DT systems in the presence of unknown internal *** the regulation and tracking controllers are designed using OLAs to obtain the optimal feedback control signal and its associated cost ***,the tracking controller design entails a feedforward portion that is derived and approximated using an additional OLA for steady state *** update laws for tuning the unknown parameters of the OLAs online are *** techniques are used to show that all signals are uniformly ultimately bounded and that the approximated control signals approach the optimal control inputs with small bounded *** the absence of OLA reconstruction errors,an optimal control is *** results verify that all OLA parameter estimates remain bounded,and the proposed OLA-based optimal control scheme tunes itself to reduce the cost HJB equation.

关键词： online nonlinear optimal control Hamilton Jacobi-Bellman online approximators Discrete-time systems

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