ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG DÙNG HỌC CỦNG CỐ CHO HỆ THỐNG PHI TUYẾN VỚI RÀNG BUỘC NGÕ VÀO
Vietnam Journals Online
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG DÙNG HỌC CỦNG CỐ CHO HỆ THỐNG PHI TUYẾN VỚI RÀNG BUỘC NGÕ VÀO
— |
|
| Creator |
Nguyễn Tấn Lũy; PTN Trọng điểm Quốc gia Điều khiển số & Kỹ thuật hệ thống, ĐHQG-HCM
Nguyễn Thiện Thàng; PTN Trọng điểm Quốc gia Điều khiển số & Kỹ thuật hệ thống, ĐHQG-HCM Nguyễn Thị Phương; Hà |
|
| Subject |
Kỹ thuật
Thiết kế bộ điều khiển Technology Reinforcement learning; Robust Control; Neural network control |
|
| Description |
Bài báo đề xuất phương pháp mới để thiết kế bộ điều khiển thích nghi bền vững cho lớp hệ thống phi tuyến rời rạc bất định với ràng buộc về biên độ của tín hiệu điều khiển được xử lý như là độ phi tuyến bão hòa. Luật kết hợp giữa thuật toán học củng cố sử dụng mạng thần kinh nhân tạo NRBF thích nghi và lý thuyết khiển bền vững được thiết lập trong cấu trúc điều khiển mới trong đó bộ điều khiển đề xuất cho phép học và điều khiển trực tuyến để bù đa thành phần phi tuyến cũng như tối thiểu phiếm hàm chỉ tiêu chất lượng bám và sai số ước lượng động phi tuyến không biết. Định lý mới về sự ổn định bền vững của hệ thống vòng kín được phát biểu và chứng minh. Kết quả mô phỏng đã kiểm chứng các phân tích về lý thuyết.Từ khóa: Reinforcement learning, robust control, neural network control
ROBUST ADAPTIVE CONTROL USING REINFORCEMENT LEARNING FOR NONLINEAR SYSTEM WITH INPUT CONSTRAINTSNguyen Tan Luy(1), Nguyen Thien Thanh(1), Nguyen Thi Phưong Ha(2)(1) National Key Lab of Digital Control and System Engineering, VNU-HCM(2) University of Technology, VNU-HCM ABSTRACT: This paper proposes a novel approach to design a controller in discrete time for the class of uncertain nonlinear systems in the presence of magnitude constrains of control signal which are treated as the saturation nonlinearity. A associative law between reinforcement learning algorithm based on adaptive NRBF neural networks and the theory of robust control is set up in a novel control structure, in which the proposed controller allows learning and control on-line to compensate multiple uncertain nonlinearities as well as minimizing both the tracking performance index function and the unknown nonlinear dynamic approximation errors. The novel theorem of robust stabilization of the closed-loop system is declared and proved. Simulation results verify the theoretical analysis. |
|
| Publisher |
Vietnam National University Hochiminh City
|
|
| Contributor |
—
— |
|
| Date |
2010-05-18
|
|
| Type |
—
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://www.vjol.info/index.php/JSTD/article/view/2750
|
|
| Source |
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ; T. 12, S. 16 (2009); 5-18
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ; T. 12, S. 16 (2009); 5-18 |
|
| Language |
vi
|
|
| Coverage |
—
— — — — — |
|
| Rights |
Copyright belongs to VNU-HCM “Science and Technology Development” Journal. Any copy or reprinting of any form must be permitted by the Journal.
|
|