基于预补偿器的自适应动态规划无模型最优控制器设计

基于预补偿器的自适应动态规划的连续时间非线性系统无模型最优控制器设计 本文介绍了一种基于预补偿器的自适应动态规划的连续时间非线性系统无模型最优控制器设计方法。该方法可以在不需要系统模型的情况下，生成一个最优控制器，以控制连续时间非线性系统。 **预补偿器** 预补偿器是本文中的一种重要概念，它可以避免对系统的先验知识的需求。预补偿器可以将系统的输入信号转换为适合控制器的信号，从而避免了对系统模型的需求。 **自适应动态规划** 自适应动态规划（ADP）是一种在线学习算法，可以在线上学习和更新控制器策略。ADP算法可以通过在线学习来更新控制器，使其能够适应系统的变化。 **Hamilton-Jacobi-Bellman方程** Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程是一种常用的最优控制理论方程式。该方程式可以用来描述系统的最优控制问题。通过解HJB方程，可以获得系统的最优控制策略。 **神经网络逼近器** 神经网络逼近器是一种常用的函数逼近方法。该方法可以用来逼近HJB方程的解。神经网络逼近器可以在线上学习和更新，使得控制器能够适应系统的变化。 **策略迭代（PI）算法** 策略迭代（PI）算法是一种在线学习算法。该算法可以用来更新控制器策略，使其能够适应系统的变化。PI算法可以与神经网络逼近器结合使用，以获得系统的最优控制策略。 **实验结果** 本文中，作者给出了几个实验结果，以展示该方法的有效性。实验结果表明，该方法可以成功地生成一个最优控制器，以控制连续时间非线性系统。 **结论** 本文介绍了一种基于预补偿器的自适应动态规划的连续时间非线性系统无模型最优控制器设计方法。该方法可以在不需要系统模型的情况下，生成一个最优控制器，以控制连续时间非线性系统。该方法具有广泛的应用前景，可以应用于各种复杂系统的控制。