控制理论与应用

作者：吕永峰,田建艳,菅垄,任雪梅

单位：太原理工大学,太原理工大学,太原理工大学,北京理工大学

关键词：H∞控制，近似动态规划，多输入系统，神经网络，参数估计

基金：山西省重点研发计划项目(201903D121062), 国家自然科学基金项目(61973036)资助.

实际工程中存在各种多输入系统, 比如用于大型雷达和火炮的多驱动伺服系统、多自由度机械臂系统等,针对这些系统的H∞控制研究具有重要意义. 同时, 近似动态规划方法已被广泛用于求解各类最优控制问题, 但并未涉及多输入系统的H1控制. 本文应用近似动态规划方法, 设计多输入非线性系统的H∞控制器. 应用基于强化学习的神经网络在线逼近非线性Hamilton–Jacobi–Isaacs (HJI)方程的解, 引进一种新的自适应律更新神经网络权值,然后直接用于H∞控制器的设计, 并证明了权值的收敛性和系统的闭环稳定性, 保证了多输入系统受到外界未知干扰时的良好性能. 最后应用仿真实例验证所提方法的正确性和有效性.

来源：2021年第10期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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