【摘 要】
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提出了一种在线的自适应动态规划算法,近似求解耦合的哈密尔顿雅可比（Hamilton-Jacobi-Isaacs,HJI）方程,获得非线性系统混合H2/H∞控制的纳什均衡策略。通过在控制策略和干扰策
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773387)
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提出了一种在线的自适应动态规划算法,近似求解耦合的哈密尔顿雅可比（Hamilton-Jacobi-Isaacs,HJI）方程,获得非线性系统混合H2/H∞控制的纳什均衡策略。通过在控制策略和干扰策略中加入已知噪声,从而不依赖系统的模型信息,得到一个求解混合H2/H∞控制问题的未知模型的近似动态规划算法。分别使用2个评价神经网络和2个执行神经网络,同步在线更新2个值函数、控制策略和干扰策略,神经网络未知参数通过最小二乘法进行估计。仿真结果验证了算法的可行性。
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