【摘 要】
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本文将在线Q学习方法与附加控制思想相结合，讨论了其在线性离散系统无模型化最优跟踪控制问题上的应用。首先在线性二次型跟踪器问题的框架下对待解决问题进行了定义；随后给出了在线附加Q学习迭代式进行策略评价、策略改善的具体算法。仿真测试中，对于伺服系统中电机速度跟踪这一实际问题，先为其设计了传统的PI控制器，随后将本文所提的附加控制器与其并联。仿真结果表明，附加控制器显著改善了电机速度跟踪的动态响应特性，
【机 构】
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清华大学电气工程与应用电子技术系 北京 100084 陕西航空电气有限责任公司 西安 710077
【出 处】
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2018第十二届中国电工装备创新与发展论坛暨第八届电工技术前沿问题学术论坛
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本文将在线Q学习方法与附加控制思想相结合，讨论了其在线性离散系统无模型化最优跟踪控制问题上的应用。首先在线性二次型跟踪器问题的框架下对待解决问题进行了定义；随后给出了在线附加Q学习迭代式进行策略评价、策略改善的具体算法。仿真测试中，对于伺服系统中电机速度跟踪这一实际问题，先为其设计了传统的PI控制器，随后将本文所提的附加控制器与其并联。仿真结果表明，附加控制器显著改善了电机速度跟踪的动态响应特性，并且具备在被控系统参数发生改变时自动调优的自适应能力。非线性系统在特定条件下可进行局部线性化时，也可用本方法来得到更优的控制性能。
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