[发明专利]基于自学习的多模型控制方法在审
| 申请号： | 201310328290.8 | 申请日： | 2013-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN103399488A | 公开（公告）日： | 2013-11-20 |
| 发明（设计）人： | 徐昕;杨慧媛;郭琦;黄振华 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | G05B13/00 | 分类号： | G05B13/00 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所 43008 | 代理人： | 周长清 |
| 地址： | 410073 湖南省长沙市砚瓦池正街47号中国*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自学习的多模型控制方法，步骤为：(1)构建模型库，由非线性模型的一组局部模型组成；(2)构建一组控制器，根据模型库中的局部模型设计出来一组局部控制器；(3)执行性能评测:观察输出误差以及系统输出y和模型输出yi之间的差异；基于这些信号，一个性能反馈或者价值函数将被计算出并送到API模块；(4)执行近似策略迭代算法:观察性能反馈信号，接收参考输出和系统输出之间的误差信号，这些信号将作为Markov决策过程的状态，同时状态反馈将成为增强学习的回报信号。本发明具有原理简单、适应范围广、可靠性强、能够保证控制的一般性能以及收敛性等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自学习 模型 控制 方法 | ||
【主权项】：
一种基于自学习的多模型控制方法，其特征在于，步骤为：(1)构建模型库，由非线性模型的一组局部模型组成；(2)构建一组控制器，根据模型库中的局部模型设计出来一组局部控制器；(3)执行性能评测:观察输出误差以及系统输出y和模型输出yi之间的差异；基于这些信号，一个性能反馈或者价值函数将被计算出并送到API模块；一个基于实际输出与预期输出误差的价值函数被定义为r(t)=R[|e(t)|]=R[|ysp‑y(t)|]，其中R为非负的函数并且关于|e(t)|单调递减；(4)执行近似策略迭代算法:观察性能反馈信号，接收参考输出和系统输出之间的误差信号，这些信号将作为Markov决策过程的状态，同时状态反馈将成为增强学习的回报信号。
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