基于即时学习的非线性系统优化控制

基于数据驱动机制的逆控制是一种非线性系统控制方法,关键问题在于局部逆控制模型的准确性,但尚无校验机制来保证其能否产生期望的输出.为此,提出一种k-VNN即时学习算法,提高了逆控制模型的建模精度.将该算法与性能指标优化策略相结合,在线修正逆控制模型预估的系统控制量,可得到系统的一步最优控制量,实现非线性系统的跟踪控制.为提高控制系统的泛化能力,提出一种数据库数据更新策略.仿真结果表明了所提出方法的有效性.