[发明专利]基于离策强化学习的小车倒立摆系统的鲁棒最优控制方法在审
| 申请号： | 202110219290.9 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112987573A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 崔小红;陈家裕 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于离策强化学习的小车倒立摆系统的鲁棒最优控制方法。本发明借助倒立摆的跟踪误差系统和信号产生系统，组建成一个增广的系统。相对于这个增广后的系统，进而得到对应的基于小车倒立摆系统的时变HJI方程。设计了一种基于执行‑评价‑扰动网络结构的算法，得到时变HJI方程的近似解。采用具有时变特点的激活函数的神经网络进行逼近。为了满足倒立摆有限时间终端约束条件，在设计神经网络权重更新率时，额外的终端误差项被考虑。最后，借助李亚普诺夫稳定性理论，给出了小车倒立摆系统的角度、速度误差收敛性和跟踪误差系统稳定性的证明。本发明实现了外部扰动作用下直线倒立摆系统的有限时间最优控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 小车 倒立 系统 最优 控制 方法 | ||
【主权项】：
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