ĐIỀU KHIỂN THÍCH NGHI BỀN VỮNG DÙNG HỌC CỦNG CỐ CHO HỆ THỐNG PHI TUYẾN VỚI RÀNG BUỘC NGÕ VÀO

Tóm tắt

 Bài báo đề xuất phương pháp mới để thiết kế bộ điều khiển thích nghi bền vững cho lớp hệ thống phi tuyến rời rạc bất định với ràng buộc về biên độ của tín hiệu điều khiển được xử lý như là độ phi tuyến bão hòa. Luật kết hợp giữa thuật toán học củng cố sử dụng mạng thần kinh nhân tạo NRBF thích nghi và lý thuyết khiển bền vững được thiết lập trong cấu trúc điều khiển mới trong đó bộ điều khiển đề xuất cho phép học và điều khiển trực tuyến để bù đa thành phần phi tuyến cũng như tối thiểu phiếm hàm chỉ tiêu chất lượng bám  và sai số ước lượng động phi tuyến không biết. Định lý mới về sự ổn định bền vững của  hệ thống vòng kín được phát biểu và chứng minh. Kết quả mô phỏng đã kiểm chứng các phân tích về lý thuyết.

Từ khóa: Reinforcement learning, robust control, neural network control