کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6865686 | 678082 | 2015 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Neural-network-based decentralized control of continuous-time nonlinear interconnected systems with unknown dynamics
ترجمه فارسی عنوان
کنترل غیرمتمرکز مبتنی بر شبکه عصبی با استفاده از سیستم های متصل نشده غیر خطی مداوم با دینامیک ناشناخته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برنامه ریزی پویا سازگار، کنترل انحرافی، کنترل بهینه، تکرار سیاست، شبکه های عصبی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, we establish a neural-network-based decentralized control law to stabilize a class of continuous-time nonlinear interconnected large-scale systems using an online model-free integral policy iteration (PI) algorithm. The model-free PI approach can solve the decentralized control problem for the interconnected system which has unknown dynamics. The stabilizing decentralized control law is derived based on the optimal control policies of the isolated subsystems. The online model-free integral PI algorithm is developed to solve the optimal control problems for the isolated subsystems with unknown system dynamics. We use the actor-critic technique based on the neural network and the least squares implementation method to obtain the optimal control policies. Two simulation examples are given to verify the applicability of the decentralized control law.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 165, 1 October 2015, Pages 90-98
Journal: Neurocomputing - Volume 165, 1 October 2015, Pages 90-98
نویسندگان
Derong Liu, Chao Li, Hongliang Li, Ding Wang, Hongwen Ma,