帶有非線性干擾補償?shù)腁DP控制方法及在風機變槳控制的應用.pdf

1、帶有非線性干擾的最優(yōu)控制問題是由風機變槳控制問題提煉出來的。由于最優(yōu)控制問題中帶有非線性較強的隨機干擾，使用近似動態(tài)規(guī)劃(Approximate DynamicProgramming，ADP)方法求解該問題遇到了困難。一方面，用于確定性問題的反饋控制在線Policy迭代方法難以直接求解該問題。另一方面，用于隨機性的Markov DecisionProcess(MDP)問題的Action-Dependent Heuristic Dynam

2、ic Programming（ADHDP）方法的在線學習無法收斂。
　　針對上述的問題，本文研究了帶有非線性干擾補償?shù)腁DP控制方法。主要工作有
　　(1)設(shè)計帶有前饋干擾補償?shù)腜olicy迭代控制器。將帶有非線性干擾的最優(yōu)控制問題分為確定性的最優(yōu)控制問題和干擾補償問題。針對確定性的最優(yōu)控制問題設(shè)計Policy迭代控制器。具體來說，針對模型參數(shù)未知的Linear Quadratic Regulator(LQR)問題，設(shè)計了帶

3、有前饋干擾補償?shù)木€性ADP在線Policy迭代控制;針對模型參數(shù)未知的非線性問題，設(shè)計了帶有前饋干擾補償?shù)姆蔷€性ADP在線Policy迭代控制。
　　(2)針對帶有隨機干擾的模型結(jié)構(gòu)未知的系統(tǒng)，設(shè)計GS-ADHDP(Gain-SchedulingAction-Dependent Heuristic Dynamic Programming)控制器。該方法基于干擾補償方法，將以干擾為自變量的GS函數(shù)作為預先知識嵌入到ADHDP的執(zhí)行網(wǎng)

4、絡中。在一定條件下，分析了由GS-ADHDP方法推廣的隨機多網(wǎng)絡在線學習系統(tǒng)的收斂性。
　　(3)建立了基于動量葉素氣動理論WECS(Wind Energy Conversion System)風機模型和帶有湍流擾動的風機變槳最優(yōu)控制問題模型。通過對問題的分析和簡化，分別將帶有前饋干擾補償?shù)木€性ADP在線Policy迭代控制、帶有前饋干擾補償?shù)姆蔷€性ADP在線Policy迭代控制和GS-ADHDP控制用于風機變槳最優(yōu)控制問題。