不確定動態(tài)系統(tǒng)智能評判學習與控制

目錄
前言
**篇 連續(xù)時間系統(tǒng)
第1章 不確定系統(tǒng)智能評判學習與控制概述 3
1.1 引言 3
1.2 自適應評判控制設計 5
1.2.1 基本設計思路 5
1.2.2 神經網絡實現(xiàn)與系統(tǒng)穩(wěn)定性分析 7
1.2.3 改進評判網絡學習準則 9
1.3 魯棒自適應評判控制設計 10
1.3.1 基本魯棒鎮(zhèn)定設計 10
1.3.2 魯棒軌跡跟蹤問題 12
1.3.3 結合事件驅動機制的討論 14
1.4 自適應H1控制設計 16
1.5 應用與前景 19
1.6 本章小結 20
第2章 基于學習的復雜非線性系統(tǒng)魯棒優(yōu)化 21
2.1 引言 21
2.2 問題描述 22
2.3 自學習魯棒優(yōu)化控制設計 23
2.3.1 控制問題轉化 24
2.3.2 神經網絡實現(xiàn) 26
2.3.3 閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性分析 28
2.4 復雜關聯(lián)系統(tǒng)分散鎮(zhèn)定 31
2.5 仿真實驗 34
2.6 本章小結 39
第3章 事件驅動環(huán)境下的自適應保成本控制 40
3.1 引言 40
3.2 問題描述 41
3.3 事件驅動保成本控制設計 44
3.3.1 事件驅動機制描述 44
3.3.2 智能評判控制的神經網絡實現(xiàn) 47
3.3.3 閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性分析 49
3.3.4 Zeno行為消除 52
3.4 仿真實驗 53
3.5 本章小結 61
第4章 連續(xù)時間非線性魯棒控制與跟蹤綜合 62
4.1 引言 62
4.2 問題描述 63
4.3 自學習魯棒控制綜合 64
4.3.1 魯棒鎮(zhèn)定設計基礎 64
4.3.2 神經網絡實現(xiàn) 65
4.4 自學習魯棒跟蹤控制 66
4.4.1 跟蹤設計基礎 66
4.4.2 神經網絡實現(xiàn) 68
4.5 仿真實驗 70
4.6 本章小結 77
第5章 采用策略學習的先進控制器設計方法 79
5.1 引言 79
5.2 問題描述 80
5.3 策略學習優(yōu)化控制設計 81
5.3.1 預補償系統(tǒng)轉化 81
5.3.2 積分強化學習算法提出 83
5.3.3 神經網絡實現(xiàn) 85
5.4 仿真實驗 87
5.5 本章小結 94
第二篇 離散時間系統(tǒng)
第6章 未知非線性系統(tǒng)自學習優(yōu)化控制設計 97
6.1 引言 97
6.2 問題描述 99
6.3 迭代GDHP控制設計 101
6.3.1 非線性系統(tǒng)辨識 101
6.3.2 迭代ADP算法提出 104
6.3.3 收斂性分析 105
6.3.4 設計步驟 110
6.3.5 基于GDHP技術的實現(xiàn)方案 111
6.4 迭代SN-DHP控制設計 114
6.4.1 改進的辨識方法 114
6.4.2 改進的迭代ADP算法 117
6.4.3 基于SN-DHP技術的實現(xiàn)方案 118
6.5 仿真實驗 121
6.5.1 迭代GDHP方法驗證 121
6.5.2 迭代SN-DHP方法驗證 126
6.6 本章小結 130
第7章 迭代神經動態(tài)規(guī)劃近似**反饋調節(jié) 131
7.1 引言 131
7.2 問題描述 132
7.3 迭代NDP控制設計 133
7.3.1 迭代算法及其收斂性分析 133
7.3.2 基于NDP技術的實現(xiàn)方案 135
7.3.3 具體的算法設計步驟 139
7.4 仿真實驗 140
7.5 本章小結 145
第8章 具有外部干擾的非線性系統(tǒng)軌跡跟蹤 147
8.1 引言 147
8.2 問題描述 148
8.3 無模型H1跟蹤控制設計 150
8.3.1 非線性系統(tǒng)辨識 150
8.3.2 迭代算法提出 153
8.3.3 收斂性分析 156
8.3.4 基于DHP技術的實現(xiàn)方案 159
8.4 仿真實驗 161
8.5 本章小結 167
第9章 混合驅動機制下的智能優(yōu)化控制策略 169
9.1 引言 169
9.2 問題描述 169
9.3 混合驅動優(yōu)化控制設計 171
9.3.1 穩(wěn)定性分析 171
9.3.2 混合驅動實現(xiàn)方案 175
9.4 仿真實驗 178
9.5 本章小結 184
第10章 離散時間系統(tǒng)智能評判魯棒鎮(zhèn)定初探 185
10.1 引言 185
10.2 問題描述 185
10.3 自學習魯棒控制設計 187
10.3.1 離散時間GHJB方程 187
10.3.2 逐次逼近方法 189
10.3.3 神經網絡實現(xiàn) 192
10.3.4 魯棒控制器設計 194
10.4 仿真實驗 196
10.5 本章小結 202
參考文獻 203
基本符號 218