基于自适应动态规划的未知模型非线性系统H_2/H_∞控制

提出了一种在线的自适应动态规划算法,近似求解耦合的哈密尔顿雅可比(Hamilton-Jacobi-Isaacs,HJI)方程,获得非线性系统混合H_2/H_∞控制的纳什均衡策略。通过在控制策略和干扰策略中加入已知噪声,从而不依赖系统的模型信息,得到一个求解混合H_2/H_∞控制问题的未知模型的近似动态规划算法。分别使用2个评价神经网络和2个执行神经网络,同步在线更新2个值函数、控制策略和干扰策略,神经网络未知参数通过最小二乘法进行估计。仿真结果验证了算法的可行性。