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公开(公告)号：CN115755595A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211279534.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 北京理工大学 , 中国兵器装备集团兵器装备研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换系统的数据驱动最优切换控制方法。本发明首先明确最优控制策略使切换系统在无限时间区域代价最小；然后推导基于有限时域HJB方程的最优解，其从某个正定函数出发，根据偏导获得值函数的逼近式；并引入形式为基函数与权值相乘的近似函数替代逼近式中的未知量；即可利用状态数据矩阵估计所述逼近式中近似函数的权值；最后不断更新权值估计值直至近似最优权值，进而代入无限时域HJB方程计算得最优代价和最优切换控制策略。该方法仅需要状态数据，无需子系统模型，即可实现切换系统的最优切换控制，不依赖于系统模型，适用于切换系统子系统模型未知的情况。
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公开(公告)号：CN109116731A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810846864.3
申请日：2018-07-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换线性系统的数据驱动最优控制方法，能够在具体的子系统模型未知的情况下，只根据可测的系统状态量对切换线性系统进行最优切换时间的结算，从而有效实现切换线性系统的最优切换控制。该方法包括如下步骤：利用采样数据根据时变矩阵的递推式从终端时刻倒推各时刻的时变矩阵；在已估计出的时变矩阵的基础上利用采样数据根据系统状态和时变矩阵之间的相互关系推导代价函数偏导的估计；将已估计出的代价函数偏导应用于梯度下降算法实现切换时间的更新；根据计算的最优切换时间对切换线性系统进行切换控制。
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公开(公告)号：CN107728465A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710816561.2
申请日：2017-09-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/02
CPC classification number: G05B13/021
Abstract: 本发明提供一种基于混合系统的自适应优化控制方法，包括无模型在线优化控制算法和切换机制两部分，无模型在线优化控制算法可以得到混合系统的最优控制输入；切换机制用来评判给出混合系统中各子系统的工作顺序和最佳切换时刻；该方法不需要知道关于系统不确定性的先验知识，不需要准确的系统模型，能够很好的实现对模型未知混合系统的自适应优化控制，很好的克服了模型未知等不确定因素对混合系统优化控制的影响。
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公开(公告)号：CN109116731B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201810846864.3
申请日：2018-07-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换线性系统的数据驱动最优控制方法，能够在具体的子系统模型未知的情况下，只根据可测的系统状态量对切换线性系统进行最优切换时间的结算，从而有效实现切换线性系统的最优切换控制。该方法包括如下步骤：利用采样数据根据时变矩阵的递推式从终端时刻倒推各时刻的时变矩阵；在已估计出的时变矩阵的基础上利用采样数据根据系统状态和时变矩阵之间的相互关系推导代价函数偏导的估计；将已估计出的代价函数偏导应用于梯度下降算法实现切换时间的更新；根据计算的最优切换时间对切换线性系统进行切换控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107561929B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710611458.4
申请日：2017-07-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种伺服系统的鲁棒自适应优化方法，首先，在系统模型完全未知的情况下，给定初始稳定控制律，利用无模型自适应动态规划算法迭代得到最优控制律；然后，通过观测系统状态变量判断系统是否保持稳定；在参数跳变导致系统不稳定时，利用有限时间稳定条件得到新的稳定初始控制量，并采用无模型自适应动态规划算法重新迭代寻优，得到新的使系统稳定的最优控制律。本发明保证了系统在最优控制的同时始终保持稳定，提高了系统的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN110262235A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910527858.6
申请日：2019-06-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换系统的无模型最优切换方法，整个最优切换方法包括迭代关系式的变形、状态数据的处理、近似函数权值的估计和切换策略的更新。迭代关系式在只有初始容许策略应用于系统的情况下进行变形，其中未知量采用基函数权值和的近似形式替代，之后利用状态数据计算迭代关系式中需要的数据矩阵，根据变形后的迭代关系式估计权值并更新切换策略。经过多次迭代计算更新即可获得一个近似的最优切换策略。该方法不需要知道具体的子系统模型，只要状态量可测,便可有效实现切换系统的最优切换调度。
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公开(公告)号：CN107561929A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710611458.4
申请日：2017-07-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种伺服系统的鲁棒自适应优化方法，首先，在系统模型完全未知的情况下，给定初始稳定控制律，利用无模型自适应动态规划算法迭代得到最优控制律；然后，通过观测系统状态变量判断系统是否保持稳定；在参数跳变导致系统不稳定时，利用有限时间稳定条件得到新的稳定初始控制量，并采用无模型自适应动态规划算法重新迭代寻优，得到新的使系统稳定的最优控制律。本发明保证了系统在最优控制的同时始终保持稳定，提高了系统的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN110262235B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910527858.6
申请日：2019-06-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换系统的无模型最优切换方法，整个最优切换方法包括迭代关系式的变形、状态数据的处理、近似函数权值的估计和切换策略的更新。迭代关系式在只有初始容许策略应用于系统的情况下进行变形，其中未知量采用基函数权值和的近似形式替代，之后利用状态数据计算迭代关系式中需要的数据矩阵，根据变形后的迭代关系式估计权值并更新切换策略。经过多次迭代计算更新即可获得一个近似的最优切换策略。该方法不需要知道具体的子系统模型，只要状态量可测,便可有效实现切换系统的最优切换调度。
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