| 【中文题名】 | 双线性系统最优控制算法的研究 |
| 【英文题名】 | Research on Optimal Control of Bilinear System |
| 【学科专业】 | 模式识别与智能系统 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-5-10 |
| 【中关键词】 | 双线性系统,最优控制,动态规划,Hopfield神经网络,, |
| 【英关键词】 | Bilinear system,Optimal control,Dynamic programming,Hopfield neural network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>自动控制理论>> |
| 【论文摘要】 | 本文系统研究了一般形式的双线性连续系统和离散系统的最优控制问题。
双线性系统是形式上最简单,并且最接近于线性系统的一类非线性系统。它可
以很自然地描述工业生产、生态、生物、社会经济等过程中的许多对象,并且能够
在稳态工作点的一个较大领域内描述一大类严重非线性系统的动态特性,由于双线
性项的存在使得描述精度优于传统的线性模型近似。目前双线性系统控制理论的许
多研究成果多是针对某些特殊结构形式的双线性系统(如严格双线性系统、状态变
量齐次双线性系统、输入齐次双线性系统)分析研究获得的,而对于一般形式的双
线性系统控制的有效结果还不多。另外,由于这些结果大多是迭代算法,计算时间
长,难于在线应用。因此,这些控制方法在实际应用时可能会遇到这样或那样的限
制。
本文的主要工作就是在已有研究成果的基础上,针对一般形式的双线性系统分
别进行连续系统和离散系统的最优控制研究。首先对双线性连续系统的最优稳定控
制律进行了讨论,使用了一种新方法,并与Denese法进行了对比,通过仿真算例
西安理工大学硕士学位论文
说明了新方法的优越性:接着对双线性离散系统最优控制问题... |
| 【论文题纲】 |
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1 绪论 |
9-12 |
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1.1 引言 |
9-10 |
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1.2 本文的主要工作 |
10-12 |
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2 双线性系统 |
12-22 |
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2.1 双线性系统的发展 |
12-14 |
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2.2 研究现状与前景 |
14-15 |
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2.3 双线性系统的数学描述 |
15-19 |
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2.3.1 双线性连续系统状态表达式 |
17-18 |
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2.3.2 双线性离散系统状态表达式 |
18-19 |
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2.4 双线性系统控制 |
19-21 |
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2.5 小结 |
21-22 |
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3 双线性连续系统的最优稳定控制律 |
22-31 |
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3.1 引言 |
22 |
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3.2 问题描述 |
22-23 |
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3.3 有关引理 |
23-26 |
|
3.4 算法的实施 |
26-28 |
|
3.5 仿真研究与比较 |
28-30 |
|
3.6 小结 |
30-31 |
|
4 双线性离散系统的两级最优控制算法 |
31-45 |
|
4.1 引言 |
31-32 |
|
4.2 问题描述 |
32-33 |
|
4.3 动态规划求解线性离散二次型问题 |
33-38 |
|
4.3.1 动态规划概念 |
33-35 |
|
4.3.2 动态规划求解线性离散二次型问题 |
35-38 |
|
4.4 两级算法 |
38-42 |
|
4.4.1 算法描述 |
38-40 |
|
4.4.2 收敛性证明 |
40-42 |
|
4.5 算例仿真 |
42-44 |
|
4.6 小结 |
44-45 |
|
5 基于HNN的双线性离散系统最优控制 |
45-57 |
|
5.1 引言 |
45-46 |
|
5.2 HNN简介 |
46-52 |
|
5.2.1 引言 |
46-47 |
|
5.2.2 CHNN的网络结构 |
47-50 |
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5.2.3 CHNN的能量函数和稳定性 |
50-51 |
|
5.2.4 CHNN的优化原理 |
51-52 |
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5.3 基于HNN双线性离散系统最优控制 |
52-55 |
|
5.4 算例仿真 |
55 |
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5.5 小结 |
55-57 |
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6 结论 |
57-59 |
|
致谢 |
59-60 |
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参考文献 |
60-65 |
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作者在攻读硕士期间所发表的论文 |
65 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.387301 |
