基于近似动态规划的非线性系统鲁棒优化控制

The objective of the proposal is to develop a new framework for robust approximate dynamic programming as a new tool for robust optimal controller design and stability analysis from interconnected system perspective and small gain theory. The key strategy is to integrate techniques from modern nonlinear control theory and recent developments in approximate dynamic programming (ADP), to fill a gap of ADP theory for nonlinear systems with dynamic uncertainties. In the last, the proposed framework of robust ADP are applied to ADP problem via neural network observers, ADP for dynamically perturbed strict-feedback-form nonlinear systems, hybrid ADP, and data driven control for a class of nonlinear process control systems.

本项目的主要目标是为鲁棒近似动态规划理论提出一个新的框架，利用"关联系统"的观点和小增益理论研究鲁棒优化控制器设计和闭环系统稳定性问题。通过整合现代非线性控制和近似动态规划方面的最新进展，解决近似动态规划理论应用于带有动态不确定性非线性系统的问题。最后将所提出的框架应用于具有神经网络观测器的近似动态规划方法、具有严格反馈形式的非线性动力学系统近似动态规划方法、混杂近似动态规划方法以及基于数据驱动的一类非线性过程控制系统。

最近今年，国际上在现代非线性控制和近似动态规划方面取得了一些最新的进展，需要将其及时地进行总结、提升，得到进行控制器设计的更优的方法，并进一步考虑将其应用到我们的工业实际和国防事业中去。我们的研究内容是：基于"关联系统"的观点和小增益理论研究鲁棒优化控制器设计和闭环系统稳定性问题，并将其进一步应用到细孔控制方面。经过项目期间的研究，我们的结果主要是：（1）将最近几年的现代非线性控制和近似动态规划方面的最新进展应用到了解决带有动态不确定性非线性系统的控制问题，利用"关联系统"的观点和小增益理论研究鲁棒优化控制器设计和闭环系统稳定性问题，提出了一个研究鲁棒近似动态规划理论的新框架。（2）我们还用这个新框架解决了具有神经网络观测器的近似动态规划、具有严格反馈形式的非线性动力学系统近似动态规划、混杂近似动态规划以及基于数据驱动的一类非线性过程控制系统的控制问题。本研究的意义在于：这个新的鲁棒近似动态规划理论研究框架对于后人研究近似动态规划奠定了基础，并给他们以启发，促进了相关领域的理论发展。我们将这个研究框架应用与更加复杂和广泛的领域有利于相应领域控制理论的发展。另外，我们的研究结果具有一定的国防事业应用前景。