【摘 要】
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在现代工程的很多实际问题中,所涉及到的实际系统大多是不可知的非线性动态系统,因此会经常面临未知系统的最优控制问题.由于涉及问题的复杂性以及实际存在的一些障碍,使得这
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在现代工程的很多实际问题中,所涉及到的实际系统大多是不可知的非线性动态系统,因此会经常面临未知系统的最优控制问题.由于涉及问题的复杂性以及实际存在的一些障碍,使得这一课题在理论和应用上都具有重要的意义,同时具有很大的挑战性.该文针对未知非线性系统,就其最优控制问题的解决方案进行了相关研究.首先介绍了解决较复杂系统最优控制问题的一种典型的迭代算法,即动态系统优化与参数估计集成(DISOPE)算法,然后从二维系统的角度详细分析了此算法的二维特征及最优性和收敛性,进一步揭示了算法的内在联系.随后考虑了对未知非线性动态系统进行建模的方案,其中采用了前向的小波神经网络结构,通过选取一种混合的误差性能指标,提出一种新的在线动态梯度算法训练神经网络,使得最终实现对未知系统状态及其导数(系统函数)同时精确辨识,从而得到一个较为精确的网络模型.在这两者基础上,通过将小波神经网络建模和DISOPE算法有机结合在一起,提出一种双迭代算法,给出相应的算法设计与具体结构,并对算法性能作了分析.同时还利用具体的仿真例子来说明算法的实现及有效性.
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