具有不确定参数的LQG对偶控制问题研究
本文主要研究了具有不确定参数的线性二次型高斯问题(LQG)的对偶自适应控制问题。
随机控制是现代控制理论的一个重要分支，随机控制系统的量测量和控制量都是随机过程。随机控制对于具有确定参数和状态完全能观测的系统已经具有相当完善的理论。然而，在许多实际随机控制问题中，存在大量的不确定性，是目前尚未解决的富有挑战性的研究课题之一。不确定性无处不在。对于LQG问题，即使存在最简单的不确定性，得到的问题也无法直接求取最优解。对具有不确定性的随机系统进行控制，要求控制信号平缓变化，以实现控制目标，同时对系统参数不确定性的学习又要求对系统进行“摄动”，来探测不确定信息，这两个要求之间总是冲突的。
对偶自适应控制可以较好地解决这一冲突。本文针对具有不确定参数的随机系统进行了研究，首先探讨了具有主动学习特点的对偶自适应控制；在此基础上，利用后验概率包含的探测信息，引入系统的新息，采用卡尔曼滤波对未知的系统参数进行估计，提出了一种形式较为简单的解析次优对偶控制策略——基于滚动优化的对偶自适应控制策略，仿真表明该控制策略具有良好对偶特性；对于在不确定噪声情况下的LQG问题，利用改进滤波的方法和主动对偶控制的思想，实现了对偶自适应控制；最后对对偶自适应控制的相关问题进行了探讨。
对偶自适应控制;LQG;动态规划;卡尔曼滤波;随机控制
西安理工大学
硕士
控制理论与控制工程
钱富才
2004
中文
TP273.2
2007-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）