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" 本文主要探讨了在非线性系统控制中的一个关键问题——逆控制模型的准确性，并提出了基于即时学习（lazylearning）的解决方案。逆控制是一种利用数据驱动机制来设计控制器的方法，它通过构建系统逆模型来预测输出，从而实现对非线性系统的控制。然而，由于非线性系统的复杂性，局部逆控制模型的精度难以保证，这可能导致实际输出与期望输出存在偏差。 针对这一问题，作者提出了一种k-VNN（k-Nearest Neighbor with Variable Neighborhood）即时学习算法。k-VNN是一种机器学习方法，通过寻找最近邻的样本来构建或修正模型，它能有效提升逆控制模型的建模精度。该算法能够实时地根据新的数据调整模型参数，从而适应非线性系统的动态变化。 在实际应用中，逆控制模型的预估控制量可能并不最优。因此，文章结合性能指标优化策略，在线修正这些控制量，以获取系统的一步最优控制量。这种结合优化策略的方法使得控制器能够更有效地驱动系统跟踪目标轨迹，实现非线性系统的精确跟踪控制。 为了进一步提高控制系统的泛化能力，即模型对未见过的数据的适应性，作者还提出了一种数据库数据更新策略。这种策略能够适时地更新训练样本，确保模型能够随着环境或系统状态的变化而持续学习和改进。 论文通过仿真实验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，基于k-VNN即时学习的优化控制策略能够显著提高非线性系统的控制性能，降低了控制误差，增强了系统的稳定性和鲁棒性。同时，数据更新策略也提升了模型的泛化能力，使得控制方法更具实用性。 这篇文章不仅解决了非线性系统逆控制模型的准确性和泛化性问题，而且为实际工程应用提供了理论依据和技术手段，对于理解和改进非线性系统控制具有重要的理论和实践意义。