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Optimal Neuro-Control Strategy for Nonlinear Systems With asymmetric input constraints

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2020年第2期7卷 575-583页

作者： Xiong Yang Bo Zhao School of Electrical and Information Engineering Tianjin UniversityTianjin 300072China School of Systems Science Beijing Normal UniversityBeijing 100875China

In this paper,we present an optimal neuro-control scheme for continuous-time(CT)nonlinear systems with asymmetric input ***,we introduce a discounted cost function for the CT nonlinear systems in order to handle the asymmetric input ***,we develop a Hamilton-Jacobi-Bellman equation(HJBE),which arises in the discounted cost optimal control *** obtain the optimal neurocontroller,we utilize a critic neural network(CNN)to solve the HJBE under the framework of reinforcement *** CNN's weight vector is tuned via the gradient descent *** on the Lyapunov method,we prove that uniform ultimate boundedness of the CNN's weight vector and the closed-loop system is ***,we verify the effectiveness of the present optimal neuro-control strategy through performing simulations of two examples.

关键词： Adaptive critic designs(ACDs) asymmetric input constraint critic neural network(CNN),nonlinear systems optimal control reinforcement learning(RL)

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