控制系统中的神经网络控制理论与应用

控制理论与应用　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｔｈｅｏ￣ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　《自动化技术与应用》２００６年第２５卷第１２期　

一种基于神经网络的鲁棒型预测控制算法★　

王科平１，张志刚　，王福忠１　

（１．河南理工大学电气工程与自动化学院信息工程系，河南焦作４５４０００，　

２．河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作４５４０００）　

摘要：针对复杂工　Ｉ　过程中存在的时滞、强干扰的严重非线性控制对象，仿真研究了一种利用神经网络作为预测模型，遗传算法　

作为滚动优化策略的预测控制方法。在算法中为了提高辨识非线性系统的鲁棒性以及降低控制器对米建模动态的敏感性，引　

入了一种伪模型，即将系统实际输出与预测输出综合成的新的输出信号，由该信号代替量测输出。仿真结果表驯对于非线性　

被控对象该方法具有良好的鲁捧性和跟踪性能，对十改善非线性预测控制不失为一种有益的尝试。　

关键词：非线性系统；神经网络；预测控制；鲁棒　

Ｉ　图分类号：　ＦＰｔ８３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００３　７２４１（２００６）１２　００１５　０３　

Ａ　Ｒｏｂｕｓｔ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ　ＣｏｎｔｒｏＩ　Ｍｅｔｈｏｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　

ＷＡＮＧ　Ｋｅ－ｐｉｎｇ　，ＺＨＡＮＧ　Ｚｈｉ・ｇａｎｇ　，ＷＡＮＧ　Ｆｕ－ｚｈｏｎｇ　

（１，ＣｏＨｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＪｉａｏｚｕｏ４５４０００Ｃｈｉｎａ；　

２．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｈｅｌｍ　Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉａｏｚｕｏ，４５４０００　Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓ　ｉｎ　ｃｏｍｐｌｅｘ　ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ　ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ａ　ｒｏｂｕｓｔ　ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ（ＧＰＣ）ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｎｅｕｒａｌ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ．Ｔｈｅ　ｏｕｔｐｕｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｌａｎｔ　ｉｓ　ｒｅｐｌａｃｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｃｏｍｂｉｎａ—　ｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｕｔｐｕｔ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｏｕｔｐｕｔ　ｔｏ　ｉｎｃｒｅａｓｅ　ｔｈｅ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ａｎｄ　ｔｈｅ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｏｂｔａｉｎ　ｔｈｅ　ｏｎｌｉｎｅ　ｎｏｎｌｉｎｅａｒ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．　

第２４卷第６期　２００７年１２月　控制理论与应用　

Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｔｈｅｏｒｙ＆Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　、，０１．２４ＮＯ．６　Ｄｅｃ．２Ｏ０７　

《控制理论与应用》　

第２４卷（２００７年）总目次　

第ｌ期　

论文　

基于矢量基学习的最小二乘支持向量机建模……………………………………．．陈爱军，宋执环，李　平（１）　

一种新的角加速度估计方法及其应用…………………………………………………．．何玉庆，韩建达（６）　

变时延力反馈遥操作机器人系统的内模控制……．………………………………………．鉴萍，李歧强（１３）　

比例积分型广义预测控制系统的稳定性分析………………………………………．．李韬，陈增强，张纪峰（１９）　

一类退化系统目标跟踪学习控制的吸引流形方法……………………………………．田森平，谢胜利，何￣Ｊ（２５）　

复杂模糊分类系统的协同进化设计方法……………………………………张永，吴晓蓓，向峥嵘，胡维￣ｋ（３２）　

全局最优联邦滤波器信息分配原则………………………………………．．邱恺，吴训忠，张宗麟，魏瑞轩（３９）　

离散系统多步观测时滞的Ｈｏ。输出反馈控制…………………………………………刘梅，张焕水，段广仁（４６）　

逐点线性化后退区间最优控制在飞机非线性控制中的应用……………………………苏浩秦，于红艳，邓建华（５３）　

通信带宽有限的重置控制系统……………………………………………………．……………郭戈（５９）　

基于聚类和支持向量机的非线性时间序列故障预报………………………………………．．张军峰，胡寿松（６４）　

Ｔａｋａｇｉ—Ｓｕｇｅｎｏ模糊连续系统的模糊采样控制……………………………．…．贾新春，张静梅，李宏峰，郑南宁（６９）　

极大极小系统的周期时间配置域…………………………………………………．．陶跃钢，李坤杰，刘国平（７５）　

基于有向网络的智能群体群集运动控制……………………………………………俞辉，王永骥，程磊（７９）　

第40卷第9期

2023年9月控制理论与应用

ControlTheory&ApplicationsVol.40No.9

Sep.2023

不对称约束多人非零和博弈的自适应评判控制

李梦花,王鼎,乔俊飞†

(北京工业大学信息学部,北京100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124;

智慧环保北京实验室,北京100124;北京人工智能研究院,北京100124)

摘要:本文针对连续时间非线性系统的不对称约束多人非零和博弈问题,建立了一种基于神经网络的自适应评

判控制方法.首先,本文提出了一种新颖的非二次型函数来处理不对称约束问题,并且推导出最优控制律和耦合

Hamilton-Jacobi方程.值得注意的是,当系统状态为零时,最优控制策略是不为零的,这与以往不同.然后,通过构建

单一评判网络来近似每个玩家的最优代价函数,从而获得相关的近似最优控制策略.同时,在评判学习期间发展了

一种新的权值更新规则.此外,通过利用Lyapunov理论证明了评判网络权值近似误差和闭环系统状态的稳定性.最

后,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.

关键词:神经网络;自适应评判控制;自适应动态规划;非线性系统;不对称约束;多人非零和博弈

引用格式:李梦花,王鼎,乔俊飞.不对称约束多人非零和博弈的自适应评判控制.控制理论与应用,2023,40(9):

1562–1568

DOI:10.7641/CTA.2022.20063

Adaptivecriticcontrolformulti-playernon-zero-sumgameswith

asymmetricconstraints

LIMeng-hua,WANGDing,QIAOJun-fei†

(FacultyofInformationTechnology,BeijingUniversityofTechnology,Beijing100124,China;

BeijingKeyLaboratoryofComputationalIntelligenceandIntelligentSystem,Beijing100124,China;

控制理论与应用　ＯｏｎｔｒｏＩ　Ｔｈｅｏｒｙ　ａｎｄ　Ａｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ　‘自动化技术与应用）２ｏ０６年第２５卷第５期　

基于ＡＲＴ　１神经网络的统计过程控制系统　

孙学静，刘飞　

（江南大学自动化研究所，江苏无锡２１４１２２）　

摘要：统汁过　－ｉ］ｒＪ１　￣制（ＳＩ　（：）　：改进过　水　『Ｉ、提禹产　＾质｝　作…Ｊ　人　献小义讨论＿ｒ・种　丁¨遁　｝皆振　论（ＡＲＴ）神　

经『州络的Ｓｌ’ｃ系统　ｊ　般Ｓｌ　ｃ系统十¨比，奉系统小仪町以　线榆洲过　常，埘　种控制　常模　还　实时，、　：　、住　

线ＩＪ　圳功能【　ｆ＇小系统埘过　的分析，ｌ尢　ⅡｉＩ常规　制【冬Ｉ一十　，让　【Ｉ　惫似没　提卜，　此　川　疗使、范　Ｉ　ｒ‘　

泛　作为・种新的ＳＰＣ　１．ｊ　，ＡＲＴ１冲经　络为改进控制＿卫ｌ的　『｝ｊ提供ｒ・种新的　叮能　

关键词：ＳＰＣ；质｛　控制；．￣ＲＴ１；ｆＩｆＩ　『叫络；控制　；十Ｉ！　ｌ别　

ｔｉｔ　分类　：　ｒＩ）１８３　文献ｆ，】　ｌ　：　义　编ｉ　７１：１００３—７２４１（２ｏｏ６）０５—０００１—０３　

Ａ　Ｑｕａｌ　ｉｔｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｂａｓｅｄ　Ｏｎ　ＡＲＴＩ　Ｎｅｕ　ｒａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　

ｓＵＮ　Ｘｕｅ－ｊｉｎｇ．ＬＩＵ　Ｆｅｉ　

（Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｓｏｕｔｈｅｍ　Ｙａｎｇｔｚｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｘｉ　２１４１２２，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：　几ｆｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｅｓｅｌｌｌｓ　ａ　ｓｔａｔｉｓｌｉ（‘ａｌ　ｐｒｏ（　ｅｓｓ（‘ｏｎｔｒｏｌ（ＳＰＣ）　ｓｔｅｎｌ，、、ｈｉ（‘ｈ　ｉｓ　ｂａｓｅｄ（）Ｉ１　Ｉｈｅ　ａｄａｐｔｉ￣ｅ　ｒｅＳＯｌｌＬｌｌｌ（　Ｐ　ｔｈｅｏｎ（ＡｆｆＦ）ＩｌＩＪｕｒａｌ　ＩＩＰＩ＇，￣Ｏｌｋ．　（］ｏｎｔｒａｓｔ　ｔ（）ｔｈｅｓｅ（＇Ｏｌｌｌｌ｜］Ｏｌ１　ＳＰＣ　ｓｔｅｍｓ，ｉｔ（‘ｔｉｌｌ　ｎｏｔ（）ｒＩｌ　ｄｅｔｅ（。ｔ　ｔｈｅ　ｕｎｎａｔｕｒａｌ　ｐｒｏ（‘ｔ、ｓｓ　ｌ　ｈａ、’ｉ（ｎ’（１ｌ１　ｌｉｎｅ，ｈｕｔ（’ｍ１　ａｌｓｏ　ｌＰａｎ１　ｌｎ（ｊ　ｉ（ｔｅｎｔｉｔ＼ｔｈｅｓｅ　ｕｎｎａｌｕｒａｌ　ｐａｔｔｅｒｎｓ（）ｎ　ｅｏｎｌｒｏｌ　ｃｈａｔ＇Ｉｓ　ａｔ　ｔｈｅ　Ｓｔｌｌｎｅ　ｌｉｍｅ．Ａｎｄ　ｉｔ　ｄｏｅｓ　ｎｏｌ　ｒｅ￣ｌｕｉｌ’　ｔｈｅ　ａｓｓｕｌｎｐｌｉｏｎ　ｏｆ　ｌｌＯｌｌｌｌａ｝ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ａｓｓＩｊ１ｌｌ１）ｔｉｏｎｓ．　Ａｓ　ａ　ｌ１　、　ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ　Ｓｔ’Ｃ　ｔｏｏ｝，　Ｉ｛。。。Ｉ　１　ｎｅｔｗ（ｎ’ｋ　ｐｒｏｔｘ）ｓｅｓ　ａ　ｌ￣）ｓｓｉｌ）ｉｌｉｔ５　ｏｆ　ｉｍｐｒｏ￣ｉｎｇ　ｔｈｅ　ａｐｐｌｉ（’ａｔｉｏ￣】ｏｆ（‘ｏｎｔｒｏｌ（．ｈａｄｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ＳＰＣ；ｑｕａｌｉｂ　ｃｏｎｌｍｌ；ＡＲ—Ｉ　１；ｌ￣ｅｕｒａ｝ｎｅ｜ｗｏｌ’ｋ：（．ｏｎｔｒｏ｝（．ｈａｄｓ；ｐａｔｔｅｒｎ　１　（、ｆ　ｆｉｌｉｏｎ