作者单位
摘要
1 南京航空航天大学南京 211000
2 南京航空航天大学, 南京 211000
针对模型未知的直升机机动飞行过程中存在的输入时滞及饱和问题, 提出了一种无模型增量自适应最优控制方案。首先, 利用增量非线性技术得到了系统的近似时变模型, 并通过递推最小二乘估计(RLS)对相关矩阵参数进行辨识; 其次, 采用泛函性能指标处理输入时滞及饱和问题, 利用增量自适应动态规划(IADP)设计近似最优跟踪控制律; 最后, 通过神经网络近似基于实时状态和延时输入的时间差分误差(TDE)函数, 并运用其瞬时积分得到评价网络权值更新率。通过Lyapunov函数分析证明了闭环系统的稳定性。直升机机动飞行速度跟踪控制仿真验证了该方法的有效性。
直升机控制 输入时滞 输入饱和 增量自适应动态规划(IADP) helicopter control input delay input saturation Incremental Adaptive Dynamic Programming (IADP) 
电光与控制
2023, 30(11):
作者单位
摘要
南京航空航天大学, 南京 211000
主要对三体对抗场景下的主动防御制导方法进行研究。首先, 通过构造具有严格反馈形式的三体对抗模型, 结合Backstepping理论和微分对策思想推导出一种主动防御制导策略;其次, 基于自适应动态规划算法建立评价神经网络以自学习在线求解该制导方法, 并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和评价网络权值的收敛性;最终, 仿真验证了所设计的主动防御制导方法的有效性。
主动防御 微分对策 自适应动态规划 精确制导** active defense differential game adaptive dynamic programming precision-guided weapon 
电光与控制
2023, 30(3): 8
作者单位
摘要
南京航空航天大学,南京 211000
针对导弹纵向通道存在干扰影响的问题,设计了一种复合控制方案。首先,选取超螺旋干扰观测器估计未知干扰,并设计积分滑模控制器补偿输入干扰产生的影响;其次,基于微分对策理论,结合自适应动态规划算法,设计单评价神经网络在线求解自适应最优控制器来抑制非匹配干扰,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和评价网络权值的收敛性;最后,对导弹纵向动力学进行建模仿真,验证了所提复合控制策略的有效性。
积分滑模控制 微分对策 自适应动态规划 超螺旋干扰观测器 integral sliding mode control differential game adaptive dynamic programming super-twisting disturbance observer 
电光与控制
2022, 29(1): 70
作者单位
摘要
南京航空航天大学,南京 211000
针对多对一追逃博弈(PE)问题,提出了显性协同框架下的最优追逃控制策略。首先,利用图论工具将多对一追逃博弈问题转化为多智能体系统一致性控制问题;然后,结合自适应动态规划(ADP)技术,设计评价网络对追逃双方控制策略进行在线求解,并利用Lyapunov法证明稳定性。考虑到追逃策略总是成对出现,单个逃逸者面对多方追击时存在多个逃逸策略难以选择的问题,提出整体逃逸策略是各单一逃逸策略的动态加权的控制算法; 最后,通过对导弹协同攻防过程建模并进行对比仿真,证明了所提博弈策略的有效性。
多对一追逃博弈 自适应动态规划 多智能体系统 导弹攻防 many-to-one pursuit-evasion game Adaptive Dynamic Programming(ADP) multi-agent system missile attack and defense 
电光与控制
2022, 29(1): 1
作者单位
摘要
焦作大学机电工程学院, 河南 焦作 454000
利用自适应动态规划算法, 研究了带有扰动的导弹自动驾驶仪系统的鲁棒最优控制问题。首先, 设计了非线性扰动观测器估计系统中的未知扰动; 接着, 考虑一类积分滑模面, 根据扰动观测器的输出, 设计积分滑模控制器, 使得系统沿着滑模面进入滑动模态运动; 然后, 针对等效滑动模态系统, 设计带有新权值更新律的评价网络, 利用自适应动态规划技术自适应学习最优控制律, 通过Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性和权值估计值的收敛性; 最后, 运用导弹自动驾驶仪系统验证了算法的可行性和有效性。
导弹自动驾驶仪 扰动观测器 滑模控制器 自适应动态规划 missile autopilot disturbance observer sliding mode controller adaptive dynamic programming 
电光与控制
2021, 28(11): 54
作者单位
摘要
火箭军工程大学, 西安 710025
提出了一种包含在线采样、离线学习两个阶段的基于数据驱动的迭代自适应动态规划(ADP)算法,仅通过在线数据,解决输入约束的连续未知模型的非线性系统的H∞控制问题。通过策略迭代(PI)和迭代强化学习(IRL)方法推导出无模型(HJI)方程。构建3个神经网络,在线采集系统数据结束后,利用离线学习方法,近似求解无模型HJI方程,进而得到值函数、控制策略和扰动策略,神经网络的未知参数通过最小二乘方法求解。仿真结果验证了算法的可行性。
自适应动态规划 H∞控制 输入约束 最优控制 神经网络 adaptive dynamic programming H∞ control input constrains optimal control neural network 
电光与控制
2019, 26(7): 40
作者单位
摘要
南京航空航天大学, 南京 211106
针对存在执行器故障的一类仿射非线性系统, 基于自适应动态规划方法, 提出了一种新型的容错控制器。利用故障观测器估计执行器故障, 并利用故障信息构建一个改进型的性能指标函数, 将容错控制问题转化为最优控制问题。同时使用策略迭代(PI)算法, 通过构造评价神经网络来求解HJB方程, 获得近似最优容错控制律, 并且基于李雅普诺夫函数, 证明该容错控制器可以确保闭环系统渐近稳定。最后, 通过仿真验证了该方法的有效性
故障容错控制 自适应动态规划 神经网络 故障估计 Fault-Tolerant Control (FTC) Adaptive Dynamic Programming (ADP) neural network fault estimation 
电光与控制
2018, 25(10): 84
作者单位
摘要
火箭军工程大学,西安 710025
提出了一种在线的自适应动态规划算法, 近似求解耦合的哈密尔顿雅可比(Hamilton-Jacobi-Isaacs,HJI)方程, 获得非线性系统混合H2/H∞控制的纳什均衡策略。通过在控制策略和干扰策略中加入已知噪声, 从而不依赖系统的模型信息, 得到一个求解混合H2/H∞控制问题的未知模型的近似动态规划算法。分别使用2个评价神经网络和2个执行神经网络, 同步在线更新2个值函数、控制策略和干扰策略, 神经网络未知参数通过最小二乘法进行估计。仿真结果验证了算法的可行性。
自适应动态规划 H2/H∞控制 耦合HJIE 最优控制 神经网络 adaptive dynamic programming H2/H∞ control coupled Hamilton-Jacobi-Isaacs equations optimum control neural network 
电光与控制
2018, 25(9): 17

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