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ADP值的迭代应用于非线性离散时间系统。

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简介:
通过采用自适应动态规划(ADP)的价值迭代算法,成功地对非线性离散时间系统进行求解,从而实现了系统的稳定控制。该代码的开发采用Python语言进行实施,并构建了Actor网络和Critic网络的两个独立结构。为了便于保存计算结果,需要在项目根目录下提前创建名为ADPresultfig的文件夹。 随后,只需将Python文件放置在根目录即可运行。同时,需要确保已经安装了Pytorch和Tensorflow这两个必要的软件库。

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  • 线ADP方法.rar
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    该资源探讨了非线性离散时间系统中基于自适应动态规划(ADP)的价值迭代算法,旨在解决复杂控制系统中的优化问题。 利用自适应动态规划(ADP)的值迭代算法可以实现对非线性离散时间系统的稳定控制。该方法采用Python编程语言,并构建了Actor和Critic Network两个网络模型。为了运行代码,需要安装Pytorch和Tensorflow库;此外,在根目录下需提前创建一个名为ADPresultfig的文件夹以保存结果数据。将python文件放置于根目录即可进行操作。
  • 控制LMIs-Matlab码:线矩阵不等式
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    本资源提供基于Matlab的LMIs工具箱在离散控制系统中应用的示例代码,侧重于解决线性矩阵不等式的优化问题,适用于离散时间系统的分析与设计。 离散控制Matlab代码涉及LMI最优与鲁棒控制中的线性矩阵不等式。这些线性矩阵不等式适用于离散系统,并可以在名为《HARISHANKARPRABHAKARAN》的书中找到详细信息。以下是一些示例程序,作为Wikibook中关于离散时间系统的代码(创建的相关页面如下所述):要运行这些MATLAB代码,请确保安装了YALMIPTOOLBOX以及SeDuMi或IBMCPLEX等求解器。 具体文件包括: - A1.m: 离散时间Lyapunov稳定性 - A2.m: 离散时间有界实引理(H∞范数) - A3.m: 离散时间H2规范 - A4.m: 离散时间稳定度 - A5.m: 离散时间可检测性 - A6.m: 离散时间H2最佳全状态反馈控制 - A7.m: 离散时间H2最优动态输出反馈控制 - A8.m: 离散时间H∞最佳全状态反馈控制 - A9.m: 离散时间H∞最优动态输出反馈控制 - A10.m: 离散时间混合H2-H∞ 最优全状态反馈控制
  • 马尔可夫跳线
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    《离散时间马尔可夫跳线性系统》是一本专注于分析和设计具有随机参数变化系统的学术著作,特别适用于工程和技术领域的研究人员与学生。本书深入探讨了如何利用马尔可夫过程模型来描述这类系统,并提供了多种控制策略以优化其性能和稳定性。 马尔可夫跳变线性系统(Markov Jump Linear Systems, MJLS)是控制理论与概率论交叉的一个重要研究领域。这类系统在建模过程中包含了随机因素,反映了系统动态结构的随机变化特性,在金融工程、信号处理和通信系统等领域得到了广泛应用。 该领域的研究通常涉及以下几个方面: 1. **系统状态定义**:马尔可夫跳变线性系统的状态不仅由传统的动态决定,还受一个底层马尔可夫链控制。这个马尔可夫链描述了不同工作模式或环境间的切换概率。 2. **模型表示**:通常使用随机差分方程来表述MJLS模型,其中系统参数(如矩阵系数)依赖于当前的马尔可夫状态。 3. **性能分析**:研究目标之一是评估稳定性、鲁棒性等关键指标。这些指标往往与马尔可夫链的状态转移概率和稳态分布有关。 4. **控制策略设计**:为了在系统结构变化时保持良好性能,需要开发相应的随机控制方法如H∞控制或LQR(线性二次调节器)。 5. **应用实例**:MJLS模型被用来描述各种动态系统的随机性和不确定性,例如网络控制系统中的带宽波动、经济体系中的市场变动以及电力系统中的负载变化等情形。 相关书籍围绕着马尔可夫跳变线性系统及其他概率论和随机过程主题展开讨论。比如,《Probability Models for DNA Sequence Evolution》探讨了概率模型在DNA序列进化研究的应用,而《Mass Transportation Problems》则深入分析质量转移问题。这些著作提供了理论基础与应用背景以支持MJLS的研究工作。
  • MATLAB中线仿真
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    本研究探讨了在MATLAB环境中对非线性离散系统的建模与仿真方法,通过实例展示了如何利用该软件工具进行复杂动态系统的分析。 非线性离散系统的MATLAB仿真以及迭代学习控制的非线性MATLAB仿真程序。
  • 模糊H∞鲁棒控制在线(2006年)
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    本文探讨了在含有不确定性与时滞的非线性离散系统中,采用模糊模型与H∞控制理论实现系统的鲁棒稳定控制方法。研究旨在提供一种有效的策略来处理复杂动态环境下的控制系统设计问题。 针对一类具有时滞的非线性离散系统控制问题,通过模糊建模设计了H∞鲁棒控制器。利用构建的Lyapunov函数及线性矩阵不等式,证明并给出了模糊H∞鲁棒控制问题有解的充分条件。基于由模糊规则和线性系统方程建立的模型,所设计的控制器使系统具有更好的鲁棒稳定性,并且干扰抑制能力强,满足成本上界约束条件。仿真结果表明,该模糊控制器对不确定性和时滞都有很好的控制效果,同时能有效抑制系统的外部干扰。
  • 线模糊学习辨识
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    本研究聚焦于时变非线性系统的建模与控制,提出了一种基于模糊逻辑和迭代学习策略的新型辨识方法,旨在提高复杂动态环境下的学习效率和精度。 本段落提出了一种基于定常模糊系统与时变模糊系统的迭代学习辨识方法,适用于对在有限区间上重复运行的连续时变非线性系统的建模及参数辨识。该方法通过迭代调整模糊系统中的参数,并利用误差估计和补偿措施来减少逼近误差对辨识性能的影响。当采用时变模糊系统进行时变非线性系统的辨识时,可以使用较少数量的模糊规则,从而有助于降低在线计算量。 此外,本段落基于类Lyapunov综合方法设计了用于分析收敛性的辨识器,并证明所提出的迭代学习算法能够确保经过多次迭代后,在整个区间上辨识误差趋近于零。同时该方法还保证被估计参数的有界性。
  • 定点-线MATLAB求解两组线方程方法
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    本文章介绍使用MATLAB软件解决包含两个未知数的非线性方程组的方法,并详细探讨了利用定点迭代法进行有效数值计算的过程。 它是一种用于求解x和y的两个非线性方程的数值方法,并且也被称为连续替换法(MOSS)或简称为连续替换。该方法通过绘制这两个函数来帮助用户决定对x和y进行哪些初始猜测。此外,这种方法要求用户提供关于x和y的起始值估计,并允许他们选择终止标准,可以是预设的百分比相对误差或者是经过一定次数迭代后的结果。此方法还能够检查系统是否完全收敛,在预测到系统不会达到完全收敛时会向用户发出提醒。
  • 线学习控制算法仿真
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    本研究聚焦于开发针对非线性时滞系统有效的迭代学习控制(ILC)算法,并通过详实的仿真试验验证其性能与稳定性。 此MATLAB程序包含两个Simulink文件和一个M文件,详细介绍了测试迭代学习控制算法的过程。
  • 一类跟踪控制研究(基ADP,2011年)
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    本研究探讨了一类时滞离散系统在自适应动态规划(ADP)框架下的跟踪控制策略,提出了解决此类问题的有效算法。 本段落探讨了在自然界广泛存在的时滞现象对控制系统稳定性的影响,并针对一类状态与控制输入均包含时滞的离散仿射系统进行跟踪控制研究。通过自适应动态规划迭代算法来解决这类系统的追踪问题,首先建立了性能指标函数,在此基础上利用变换技术将跟踪任务转化为最优调节问题。接着运用自适应动态规划迭代法对上述函数求解优化策略,并成功地提出了一种有效的跟踪控制方案,最终通过仿真算例验证了该方法的有效性。
  • 滞程序与线MATLAB
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    本书《时滞程序与非线性时滞系统的MATLAB应用》深入浅出地介绍了时滞系统理论及其在工程问题中的应用,并提供了基于MATLAB的实践案例。 具有变时滞的二阶微分系统的MATLAB数值仿真。