应用Boltzmann机实现离散线性二次型动态优化

为了求解线性二次型的动态优化控制问题,提出了一种基于随机神经网络Boltzmann机求解线性二次型动态优化控制问题的方法,将系统的性能指标转化成Boltzmann机的能量函数,将控制序列与网络的神经元相对应,Boltzmann机的稳态对应的就是最优的控制序列.理论研究表明,对于任意时变多变量的线性二次型,都能找到一个相应的。Boltzmann机,它的能量函数与二次型的性能指标等价.仿真试验表明,应用Boltzmann机可实现任意时变多变量系统的线性二次型动态优化控制.

基于仿射热模型的质子交换膜燃料电池电堆的热管理控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆工作温度对电堆的性能和运行寿命有很大影响。为了实现质子交换膜燃料电池电堆温度的有效控制,根据电堆能量守恒原理建立了电堆动态热管理模型。由于该模型是具有参数不确定和易受外界干扰的非线性模型,为此,采用了线性二次型优化控制和李亚普诺夫函数的递推设计方法设计了具有强鲁棒性的自适应控制器两种控制算法对电堆温度进行控制,数字测试验证了该算法的有效性。