【摘 要】
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设计了一种用于一类单入单出(SISO)离散随机仿射非线性系统的自适应对偶控制器.回声状态网络(ESN)是一种带有动态池的回归神经网络,通过使用卡尔曼滤波在线调节ESN的参数,估
【机 构】
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华中科技大学自动化学院,第二炮兵指挥学院一系,华中科技大学能源与动力学院,
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设计了一种用于一类单入单出(SISO)离散随机仿射非线性系统的自适应对偶控制器.回声状态网络(ESN)是一种带有动态池的回归神经网络,通过使用卡尔曼滤波在线调节ESN的参数,估计未知非线性系统的模型,然后基于一种显式次优的代价函数来设计其对偶自适应控制律.最后通过仿真及蒙特卡罗分析验证了所提出的对偶控制律的有效性.
An adaptive dual controller for a class of single-in-single-out (SISO) discrete stochastic affine nonlinear systems is designed. Echo State Network (ESN) is a recurrent neural network with dynamic pool. Man filter to adjust the parameters of ESN, estimate the model of unknown nonlinear system, and then design its dual adaptive control law based on an explicit suboptimal cost function.Finally, the proposed duality is verified by simulation and Monte Carlo analysis The effectiveness of control law.
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