Asymptotically Stable Adaptive–Optimal Control Algorithm With Saturating Actuators and Relaxed Persistence of Excitation

Abstract

Este artigo propõe um algoritmo de controle baseado em programação dinâmica adaptativa para resolver o problema de controle ótimo de horizonte infinito para sistemas não lineares determinísticos conhecidos com atuadores saturantes e funcionais de custo não quadráticos. O algoritmo é baseado em um framework ator/crítico, onde uma rede neural crítica (NN) é usada para aprender o custo ótimo, e um ator NN é usado para aprender a política de controle ótima. A natureza de controle adaptativo do algoritmo requer que uma persistência da condição de excitação seja validada a priori, mas isso pode ser relaxado usando dados previamente armazenados concomitantemente com dados atuais na atualização do NN crítico. Um termo de controle robusto é adicionado ao controlador para eliminar o efeito de erros residuais, levando à estabilidade assintoticamente do sistema em malha fechada. Os resultados da simulação mostram a eficácia da abordagem proposta para um oscilador controlado de Van der Pol e também para uma planta de sistema elétrico.