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基于ADP自适应动态规划算法的控制系统matlab性能仿真,采用RNN进行控制对象参数辨识

news 2025/11/15 8:34:45

1.引言

2.算法仿真效果

3.算法涉及理论知识概要

1.假设被控系统为离散时间非线性系统

2.为提高训练稳定性，对状态和输入进行归一化处理

3.基于系统模型预测下一时刻状态

4.最优控制问题定义

5.ADP网络结构与迭代

6.控制输入修正

4.matlab程序

5.完整算法代码文件获得

1.引言

基于自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming, ADP)的控制算法，用于解决非线性系统的优化控制问题。核心思想是通过评价网络和执行网络的迭代学习，逼近最优控制律和最优性能指标，实现系统状态跟踪目标值的同时最小化控制代价。

2.算法仿真效果

MATLAB2022a测试结果如下：

3.算法涉及理论知识概要

自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）是一种结合动态规划（Dynamic Programming, DP）与自适应控制（Adaptive Control）的智能优化算法，核心思想是通过近似求解贝尔曼（Bellman）最优性原理，实现复杂系统的在线学习与优化控制。它特别适用于非线性、高维度或模型未知的动态系统，在机器人控制、能源系统优化、智能交通等领域有广泛应用。

本课题所提出的算法通过ADP的双网络（评价网络+执行网络）结构，迭代优化控制策略，使系统状态跟踪目标值，并最小化二次型代价函数。核心是利用神经网络逼近非线性系统的最优控制律和性能指标，适用于模型已知但参数存在不确定性的非线性控制问题。

1.假设被控系统为离散时间非线性系统

2.为提高训练稳定性，对状态和输入进行归一化处理

其中 x^ , u^ 为归一化后的数据，xmin,xmax为状态的最值，umin ,u max为输入的最值。

3.基于系统模型预测下一时刻状态

其中λ=0.65为调整系数， pinv(⋅)为伪逆运算，用于修正预测误差。

4.最优控制问题定义

目标是最小化性能指标函数（二次型代价）：

5.ADP网络结构与迭代

执行网络Actor Network

评价网络Critic Network

6.控制输入修正

最终控制输入为期望输入与执行网络输出的叠加（经平滑处理）：

u(t)=u d(t)+mean( u^e(1:t))其中均值平滑用于降低控制抖动。

4.matlab程序


%将归一化的值还原进行输出
ud10(1,:) = [ud1(1,:)-(ud1(1,end)-u1(end))]*(umax1-umin1)+umin1;
ud10(2,:) = [ud1(2,:)-(ud1(2,end)-u2(end))]*(umax2-umin2)+umin2; 
ud10(3,:) = [ud1(3,:)-(ud1(3,end)-u3(end))]*(umax3-umin3)+umin3; 
us0(1,:) = [us(1,:)-(us(1,end)-u1(end))]*(umax1-umin1)+umin1;
us0(2,:) = [us(2,:)-(us(2,end)-u2(end))]*(umax2-umin2)+umin2; 
us0(3,:) = [us(3,:)-(us(3,end)-u3(end))]*(umax3-umin3)+umin3; xt(1,:)   = [xpre(1,:)-(xpre(1,end)-x1(end))]*(xmax1-xmin1)+xmin1;
xt(2,:)   = [xpre(2,:)-(xpre(2,end)-x2(end))]*(xmax2-xmin2)+xmin2;figure;
subplot(211);
plot(2:20:1000,xt(1,2:20:end),'b','linewidth',1);
hold on
plot([x1]*(xmax1-xmin1)+xmin1,'r','linewidth',1);
legend('x1','x1_d');
xlabel('time/s');
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subplot(212);
plot(2:20:1000,xt(2,2:20:end),'b','linewidth',1);
hold on
plot([x2]*(xmax2-xmin2)+xmin2,'r','linewidth',1);
legend('x2','x2_d');xlabel('time/s');
ylabel('x_2');figure;
subplot(211);
plot(W11,'r','linewidth',2);
hold on
plot(W12,'b--','linewidth',2);
hold on
plot(W13,'k-.','linewidth',2);legend('W11','W12','W13');
xlabel('time');
ylabel('评价网络权值W1');subplot(212);
plot(W21,'r','linewidth',2);
hold on
plot(W22,'b--','linewidth',2);
xlabel('time');
ylabel('执行网络权值W1');
legend('W21','W22');
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