一种基于强化学习的在线模型跟随投影机制
系统与控制
2023-02-07 v1 系统与控制
摘要
在本文中，我们针对模型跟随控制问题提出了一种无模型自适应学习解决方案。该方法采用策略迭代来寻找最优的自适应控制解。它利用模型跟随误差测量的滑动有限时域。此外，控制策略通过采用 Lagrange 动力学的投影机制来设计。它允许对导出的 actor-critic 结构进行实时调整，以寻找最优的模型跟随策略并维持优化的自适应性能。最后，通过与滑模和高阶无模型自适应控制方法的比较，强调了所提框架的有效性。
引用
@article{arxiv.2302.02493,
title = {An Online Model-Following Projection Mechanism Using Reinforcement Learning},
author = {Mohammed I. Abouheaf and Hashim A. Hashim and Mohammad A. Mayyas and Kyriakos G. Vamvoudakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.02493},
year = {2023}
}
备注
IEEE Transactions on Automatic Control