【摘 要】
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应用一种新的自适应动态最优化方法（ADP）,在线实现对非线性连续系统的最优控制。首先应用汉密尔顿函数（Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB）求解系统的最优控制,并应用神经网络BP算法对
【机 构】
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云南省交通科学研究所,昆明理工大学机电工程学院
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应用一种新的自适应动态最优化方法（ADP）,在线实现对非线性连续系统的最优控制。首先应用汉密尔顿函数（Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB）求解系统的最优控制,并应用神经网络BP算法对汉密尔顿函数中的性能指标进行估计,进而得到非线性连续系统的最优控制。同时引进一种新的自适应算法,基于参数误差,在线实现对系统进行动态最优求解,而且通过李亚普诺夫方法对参数收敛情况也进行详细的分析。最后,用仿真结果来验证所提出的方法的可行性。
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