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基于事件触发的离散MIMO系统自适应评判容错控制 被引量：6
1
作者 王敏 黄龙旺 杨辰光 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1234-1245,共12页
本文针对具有执行器故障的一类离散非线性多输入多输出(Multi-input multi-output,MIMO)系统,提出了一种基于事件触发的自适应评判容错控制方案.该控制方案包括评价和执行网络.在评价网络里,为了缓解现有的非光滑二值效用函数可能引起... 本文针对具有执行器故障的一类离散非线性多输入多输出(Multi-input multi-output,MIMO)系统,提出了一种基于事件触发的自适应评判容错控制方案.该控制方案包括评价和执行网络.在评价网络里,为了缓解现有的非光滑二值效用函数可能引起的执行网络跳变问题,利用高斯函数构建了一个光滑的效用函数,并采用评价网络近似最优性能指标函数.在执行网络里,通过变量替换将系统状态的将来信息转化成关于系统当前状态的函数,并结合事件触发机制设计了最优跟踪控制器.该控制器引入了动态补偿项,不仅能够抑制执行器故障对系统性能的影响,而且能够改善系统的控制性能.稳定性分析表明所有信号最终一致有界且跟踪误差收敛于原点的有界小邻域内.数值系统和实际系统的仿真结果验证了该方案的有效性. 展开更多
关键词 事件触发控制 自适应评判设计 神经网络 离散非线性系统
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融合自适应评判的随机系统数据驱动策略优化
2
作者 王鼎 王将宇 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期980-990,共11页
自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽... 自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽松假设下的非线性随机系统,研究带有折扣因子的无限时域最优控制问题.所提的随机系统Q-learning算法能够将初始的容许策略单调不增地优化至最优策略.基于数据驱动思想,随机系统Q-learning算法在不建立模型的情况下直接利用数据进行策略优化.其次,利用执行−评判神经网络方案,实现了随机系统Q-learning算法.最后,通过两个基准系统,验证本文提出的随机系统Q-learning算法的有效性. 展开更多
关键词 自适应评判设计 数据驱动 离散系统 神经网络 Q-LEARNING 随机最优控制
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未知非线性零和博弈最优跟踪的事件触发控制设计 被引量：2
3
作者 王鼎 胡凌治 +2 位作者 赵明明 哈明鸣 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期91-101,共11页
设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系... 设计了一种基于事件的迭代自适应评判算法,用于解决一类非仿射系统的零和博弈最优跟踪控制问题.通过数值求解方法得到参考轨迹的稳定控制,进而将未知非线性系统的零和博弈最优跟踪控制问题转化为误差系统的最优调节问题.为了保证闭环系统在具有良好控制性能的基础上有效地提高资源利用率,引入一个合适的事件触发条件来获得阶段性更新的跟踪策略对.然后,根据设计的触发条件,采用Lyapunov方法证明误差系统的渐近稳定性.接着,通过构建四个神经网络,来促进所提算法的实现.为了提高目标轨迹对应稳定控制的精度,采用模型网络直接逼近未知系统函数而不是误差动态系统.构建评判网络、执行网络和扰动网络用于近似迭代代价函数和迭代跟踪策略对.最后,通过两个仿真实例,验证该控制方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 自适应评判设计 事件触发控制 神经网络 最优跟踪控制 稳定性分析 零和博弈
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基于自适应评价UPFC神经网络控制器设计 被引量：1
4
作者 赵楠 蒋程 詹厚剑 《微计算机信息》 2010年第13期69-71,共3页
对含UPFC(统一潮流控制器)的电力系统提出一种新型的非线性最优神经网络控制器。启发式动态规划(HDP)是自适应评价设计(ACDs)体系中的一员,采用HDP来设计UPFC神经网络控制器。和传统的PI控制器相比,这种神经网络控制器能够提供非线性最... 对含UPFC(统一潮流控制器)的电力系统提出一种新型的非线性最优神经网络控制器。启发式动态规划(HDP)是自适应评价设计(ACDs)体系中的一员,采用HDP来设计UPFC神经网络控制器。和传统的PI控制器相比,这种神经网络控制器能够提供非线性最优控制。仿真结果表明,此种控制器具有很好的控制效果。 展开更多
关键词 统一潮流控制器 神经网络 自适应评价设计
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利用自适应校正设计的同步发电机神经控制器
5
作者 关子杉 乔嘉赓 闵勇 《现代电力》 2005年第4期7-11,共5页
电力系统是大规模非线性系统,其不确定性、快速动态等特性一直是稳定控制中难以解决的问题。神经网络控制由于具有自组织性、自适应性、容错性等性能,近年来在控制领域取得了很大的发展。文中介绍了一种新型神经控制器,该控制器应用自... 电力系统是大规模非线性系统,其不确定性、快速动态等特性一直是稳定控制中难以解决的问题。神经网络控制由于具有自组织性、自适应性、容错性等性能,近年来在控制领域取得了很大的发展。文中介绍了一种新型神经控制器,该控制器应用自适应校正设计的原理,选用基于控制网络的启发式动态规划(Action-DependantHeuristicDynamicProgramming),设计中利用控制网络与校正网络交替训练的方法进行控制器的优化,具有结构简单,不依赖于受控系统的优点,并且能够实现在线学习。以单机无穷大系统为例,在Matlab/Simulink环境中对系统不同运行方式进行仿真,将该神经控制器同传统控制器进行对比,结果显示前者能够对系统振荡进行更好的阻尼,并且对不同工况保持稳定一致的控制效果,体现了很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 电力系统 自适应校正设计 启发式动态规划 人工神经网络 动态稳定
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基于自校正方法的多机电力系统稳定器设计
6
作者 乔嘉赓 闵勇 吴小林 《现代电力》 2006年第6期1-5,共5页
低频振荡危害了电力系统的安全和稳定,电力系统稳定器(PSS)是抑止低频振荡的有效方法。但是在复杂系统中,配置和整定电力系统稳定器是一个难题。本文利用自校正方法(ACD)设计了一类新型非线性电力系统稳定器。该稳定器通过在线训练进行... 低频振荡危害了电力系统的安全和稳定,电力系统稳定器(PSS)是抑止低频振荡的有效方法。但是在复杂系统中,配置和整定电力系统稳定器是一个难题。本文利用自校正方法(ACD)设计了一类新型非线性电力系统稳定器。该稳定器通过在线训练进行设计,摆脱了对系统数学模型的依赖,同时能够对系统中不确定性予以充分考虑,适用于复杂多机环境中PSS的优化设计。训练成功的PSS能够在各种工况下有效抑制系统振荡,同传统稳定器相比具有很强的鲁棒性。文中以四机二区域系统为例,证实了这种新型电力系统稳定器用于多机系统时的优良特性。 展开更多
关键词 电力系统稳定器 自校正设计 动态规划 人工神经网络 强化学习
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基于ADACD的新型辨识器及其模型参考自适应控制 被引量：1
7
作者 罗艳红 张化光 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期312-315,324,共5页
将控制依赖自适应评估设计引入到非线性系统的辨识中,以寻求最佳模型.定义一个总评估函数表示系统在所历经时间内的辨识总误差,然后构造一个评估网络来近似逼近这个总评估函数.再构造一个辨识器网络,其输出直接作为评估网络的输入,这样... 将控制依赖自适应评估设计引入到非线性系统的辨识中,以寻求最佳模型.定义一个总评估函数表示系统在所历经时间内的辨识总误差,然后构造一个评估网络来近似逼近这个总评估函数.再构造一个辨识器网络,其输出直接作为评估网络的输入,这样通过最小化评估网络的输出就可以达到寻求最佳模型的目的.辨识器的参数修正原则不再是使当前时刻的辨识误差最小化,而是使评估网络的输出最小化,即使系统在所历经时间内的近似辨识总误差最小化,这样不仅大大加快了收敛速度而且取得了更加精确的辨识效果.在获得对象模型之后,还研究了利用神经网络设计模型参考自适应控制器的方法.仿真结果表明,利用这种新型辨识器设计的模型参考自适应控制器能够保证被控对象对参考模型的跟踪快速稳定. 展开更多
关键词 控制依赖自适应评估设计(ADACD) 评估网络 辨识器 模型参考自适应控制(MRAC) 非线性系统
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