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连续非线性系统的学习控制方法研究的开题报告

开题报告

题目：连续非线性系统的学习控制方法研究

研究背景：

在控制工程领域中，对于连续非线性动态系统的控制一直是一个重要的课题。传统的控制方法往往基于数学模型，需要精确地描述系统的动态行为，但是实际上，很多系统的动态行为无法精确地被描述。因此，近年来，学习控制方法逐渐受到研究者的关注。

学习控制是指利用机器学习算法，通过对系统输入和输出数据的学习，实现对系统控制的方法。与传统的模型控制方法相比，学习控制可以克服模型不准确或未知的问题，具有很强的适应性和扩展性。

研究内容：

本研究旨在探究连续非线性系统的学习控制方法。具体研究内容包括以下几个方面：

1.建立基于神经网络的学习控制器，采用反向传播算法进行网络权值的优化，并对系统进行控制实验。

2.针对系统未知性和干扰等因素，研究鲁棒学习控制方法，包括模型参考自适应控制和自适应容错控制等。

3.设计学习控制器的自适应学习率，提高控制器的收敛速度和控制性能。

研究意义：

本研究将探究连续非线性系统的学习控制方法，并将这些方法应用到实际控制中。该研究具有以下几个方面的意义：

1.学习控制方法可以在不需要精确数学模型的情况下实现对系统的控制，具有很强的适应性和扩展性。

2.通过研究鲁棒学习控制方法，可以提高控制器的鲁棒性，使得控制器能够应对未知性和干扰等因素。

3.自适应学习率的设计可以进一步提高学习控制器的控制性能，使得控制器更加快速和准确进行对系统的控制。

计划安排：

1.研究学习控制器的基本理论，包括神经网络、反向传播算法等。

2.设计学习控制器，实现对连续非线性系统的控制。同时，探究控制器的反馈控制策略和状态估计方法等。

3.研究鲁棒学习控制方法，探究控制器的可靠性和鲁棒性。

4.设计自适应学习率方法，并应用到学习控制器中。

5.进行仿真和实验，并对比不同控制方法的控制性能和适应性。

6.撰写毕业论文，并准备论文答辩。

参考文献：

1.Narendra,K.S.,Parthasarathy,K.(1990).Identificationandcontrolofdynamicalsystemsusingneuralnetworks.IEEETransactionsonNeuralNetworks,1(1),4-27.

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