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公开(公告)号：CN115857320A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211654307.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 滨州学院
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及高阶非线性控制技术领域，具体公开了一种单输入单输出非线性未知动力系统的优化跟踪控制方法，由于该非线性系统需要控制多个状态变量，因此根据李亚普诺夫函数构造虚拟控制序列，来考虑反步法，基于包含以下n个步骤的反步设计，由于系统的前n‑1个动力学方程是直接的，不包含不确定性，因此可以直接获得前n‑1个反步控制的虚拟控制，在第n步中，构造了基于神经网络近似的identifier‑critic‑actor强化学习，从而实现优化的实际控制；利用HJB方程的平方求解强化学习更新律，从一个等价于HJB方程的简单正定函数的负梯度求解更新律，明显降低算法复杂度，还可以消除已知动力和持久续激励的两个要求。
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