多维非高斯系统最小熵控制  

Minimum entropy control for multivariate non-Gaussian system

作　　者：殷利平[1,2] 周丽[1] 张敏[1] 

机构地区：[1]南京信息工程大学信息与控制学院,南京210044 [2]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191

出　　处：《南京信息工程大学学报（自然科学版）》2012年第6期545-549,共5页Journal of Nanjing University of Information Science & Technology（Natural Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金(61104123;61104073);博士后基金(2012M520141);南京信息工程大学科研启动基金(S8110123001)

摘　　要：针对多维非高斯系统提出了最小熵控制方法,控制的目标是使系统的非高斯输出概率密度函数跟踪一个已知的联合概率密度函数.首先,根据系统模型和辅助映射,构建了系统状态、跟踪误差与扰动输入之间的泛函算子模型,然后基于梯度算法设计了递归的次优控制律,最后通过仿真验证了最小熵控制算法的有效性.This paper considers a new tracking control problem for a class of multivariate non-Gaussian system where the tracked target is a given joint probability density function. The control objective is to find an algorithm such that the entropy of tracking error is minimized. A function based model is established between the disturbance, state and error. A recursive optimization approach is presented such that the performance index is minimized. Final- ly, simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed minimum entroov control algorithm.

关 键 词：非高斯系统 最小熵 概率密度函数(PDF) 跟踪控制 泛函算子模型 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]