单网络ADP在未知非线性系统近似最优控制中的应用

"基于单网络ADP的一类未知非线性系统的近似最优控制" 本文主要探讨了一类未知连续非线性系统的近似最优控制问题，采用了一种创新的方法，即基于单网络的近似动态规划（ADP）策略。传统的ADP方法通常需要对系统模型有一定的了解，但此研究中，通过引入一种新的递归神经网络（RNN）识别器，成功地放宽了这一要求。递归神经网络在这里扮演了关键角色，它能够学习和适应系统的动态特性，即使在系统模型完全未知的情况下也能进行有效的控制。 作者们设计了一个神经网络（NN）来近似系统的性能指标函数，这一举措消除了常规ADP方法中需要控制网络的限制。性能指标函数是衡量控制系统性能的关键因素，通过NN的近似，可以动态调整并优化控制策略。此外，他们利用Lyapunov理论进行了稳定性分析，证明了闭环系统中所有信号的一致最终有界性，这意味着系统的状态将稳定在一个有限的范围内。更重要的是，该方法确保了获得的性能指标函数和控制输入会收敛到最优性能指标函数和最优控制输入的附近，从而保证了接近最优的控制效果。 文章的关键词包括未知非线性系统、递归神经网络、近似动态规划、自适应和最优控制，这表明该研究涵盖了这些领域的核心概念和技术。实验仿真结果证实了提出的控制方案在实际应用中的有效性，这为实际非线性系统控制提供了新的可能性和思路。 这项研究为处理未知非线性系统的控制问题提供了一种新颖的、自适应的解决方案，通过单网络ADP策略结合递归神经网络，能够在没有完整系统模型信息的情况下实现近似最优控制，具有重要的理论价值和实践意义。对于未来的研究，这可能为进一步优化和扩展至更复杂系统的控制策略奠定基础。