k-VNN即时学习算法在非线性系统优化控制中的应用

"基于即时学习的非线性系统优化控制 (2007年)，作者：潘天红，李少远，发表于上海交通大学自动化研究所，文章编号：1001-0920(2007)01-0025-05" 在非线性系统控制领域，数据驱动机制的逆控制方法是一种常用的技术。逆控制的基本思想是通过构建系统逆模型来预测控制输入，从而实现对非线性系统的精确控制。然而，逆控制模型的准确性至关重要，因为它直接影响控制效果。传统方法可能无法确保模型能够产生期望的输出，因此存在一定的局限性。 文章提出了一种名为k-VNN（k-最近邻虚拟神经网络）的即时学习算法，用于提升逆控制模型的建模精度。k-VNN算法利用数据集中最近邻的样本来预测未知输入的输出，通过动态调整邻居数量k，可以有效适应非线性系统的复杂变化。这种即时学习策略能够在运行过程中不断学习和更新模型，从而提高模型对新输入的预测能力。 为了进一步优化控制性能，该方法将k-VNN学习算法与性能指标优化策略相结合。在系统运行时，通过对逆控制模型预估的控制量进行在线修正，可以得到系统的一步最优控制量，这有助于非线性系统的精确跟踪控制。同时，为增强控制系统对未见过的输入数据的泛化能力，文章还提出了数据库数据更新策略，定期或根据特定条件更新训练数据，以保持模型的适应性。 仿真结果显示，采用这种方法能够有效地控制非线性系统，实现预期的控制目标，验证了k-VNN即时学习算法及其结合策略的有效性。这一研究对于非线性系统控制理论的发展和实际应用具有重要的指导意义，特别是在那些模型难以精确描述或者环境快速变化的控制场景中，提供了一种高效且灵活的解决方案。