一类非线性奇异摄动系统的近似最优控制  

Suboptimal control of a class of nonlinear singularly perturbed systems

作　　者：曹宁[1] 张化光[1] 罗艳红[1] 冯德志[1] 刘燕[2] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004 [2]东北师范大学理想信息技术研究院,吉林长春130117

出　　处：《控制理论与应用》2011年第5期688-692,共5页Control Theory & Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50977008;60821063;61034005);国家重点基础研究发展计划资助项目(2009CB320601);国家高技术研究发展专项资助项目(2009AA04Z127)

摘　　要：针对一类非线性奇异摄动系统,基于自适应动态规划算法提出了一种新型的近似最优控制设计方法.该方法基于奇异摄动系统的快、慢Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,从初始性能指标开始,通过神经网络的近似和控制律与性能指标的逐步更新迭代,最终收敛到最优的性能指标,而不用直接求解复杂的HJB方程.同时给出了该算法的收敛性证明,并且也证明了由此得到的组合控制是近似最优的.仿真实例验证了该方法的有效性.Based on adaptive dynamic programming,a novel suboptimal control method for a class of nonlinear sin-gularly perturbed systems is proposed.According to the slow/fast Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB） equations,the initial performances converge to the optimal performances by neural network approximation and the iteration between control laws and performance indices.It avoids solving the complex HJB equations directly.The convergence of the algorithm is proved and the obtained composite control is shown to be suboptimal.Simulation results demonstrate the effectiveness.

关 键 词：奇异摄动系统 自适应动态规划 快慢分解 组合控制 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]