Spelling suggestions: "subject:"eontrol optimal"" "subject:"7control optimal""
21 |
Aprendizagem por Reforço e Programação Dinâmica Aproximada para Controle Ótimo: Uma Abordagem para o Projeto Online do Regulador Linear Quadrático Discreto com Programação Dinâmica Heurística Dependente de Estado e Ação. / Reinforcement and Programming Learning Approximate Dynamics for Optimal Control: An Approach to the Linear Regulator Online Project Discrete Quadratic with Heuristic Dynamic Programming Dependent on State and Action.RÊGO, Patrícia Helena Moraes 24 July 2014 (has links)
Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-30T15:33:12Z
No. of bitstreams: 1
Patricia Helena.pdf: 11110405 bytes, checksum: ca1f067231658f897d84b86181dbf1b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-30T15:33:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Patricia Helena.pdf: 11110405 bytes, checksum: ca1f067231658f897d84b86181dbf1b9 (MD5)
Previous issue date: 2014-07-24 / In this thesis a proposal of an uni ed approach of dynamic programming,
reinforcement learning and function approximation theories aiming at the development of methods and algorithms for design of optimal control systems is
presented. This approach is presented in the approximate dynamic programming
context that allows approximating the optimal feedback solution as to reduce the
computational complexity associated to the conventional dynamic programming
methods for optimal control of multivariable systems. Speci cally, in the state
and action dependent heuristic dynamic programming framework, this proposal
is oriented for the development of online approximated solutions, numerically
stable, of the Riccati-type Hamilton-Jacobi-Bellman equation associated to the
discrete linear quadratic regulator problem which is based on a formulation that
combines value function estimates by means of a RLS (Recursive Least-Squares)
structure, temporal di erences and policy improvements. The development of the
proposed methodologies, in this work, is focused mainly on the UDU T factorization that is inserted in this framework to improve the RLS estimation process of
optimal decision policies of the discrete linear quadratic regulator, by circumventing convergence and numerical stability problems related to the covariance matrix
ill-conditioning of the RLS approach. / Apresenta-se nesta tese uma proposta de uma abordagem uni cada de teorias
de programação dinâmica, aprendizagem por reforço e aproximação de função
que tem por objetivo o desenvolvimento de métodos e algoritmos para projeto
online de sistemas de controle ótimo. Esta abordagem é apresentada no contexto
de programação dinâmica aproximada que permite aproximar a solução de realimentação ótima de modo a reduzir a complexidade computacional associada com
métodos convencionais de programação dinâmica para controle ótimo de sistemas
multivariáveis. Especi camente, no quadro de programação dinâmica heurística e
programação dinâmica heurística dependente de ação, esta proposta é orientada
para o desenvolvimento de soluções aproximadas online, numericamente estáveis,
da equação de Hamilton-Jacobi-Bellman do tipo Riccati associada ao problema
do regulador linear quadrático discreto que tem por base uma formulação que
combina estimativas da função valor por meio de uma estrutura RLS (do inglês
Recursive Least-Squares), diferenças temporais e melhorias de política. O desenvolvimento das metodologias propostas, neste trabalho, tem seu foco principal
voltado para a fatoração UDU T que é inserida neste quadro para melhorar o processo de estimação RLS de políticas de decisão ótimas do regulador linear quadrá-
tico discreto, contornando-se problemas de convergência e estabilidade numérica
relacionados com o mal condicionamento da matriz de covariância da abordagem
RLS.
|
22 |
Návrh a evaluace moderních systémů řízení letu / Modern Flight Control System Design and EvaluationVlk, Jan January 2021 (has links)
Tato práce je zaměřena na výzkum moderních metod automatického řízení letu a jejich ověření s ohledem na současný stav poznání a budoucí využití bezpilotních letadlových systémů. Práce představuje proces návrhu automatického systému řízení letu s důrazem na přístupy z oblasti návrhu založeného na modelování (Model-Based Design). Nedílnou součástí tohoto procesu je tvorba matematického modelu letounu, který byl využit k syntéze zákonů řízení a k vytvoření simulačního rámce pro evaluaci stability a kvality regulace automatického systému řízení letu. Jádro této práce se věnuje syntéze zákonů řízení založených na unikátní kombinaci teorie optimálního a adaptivního řízení. Zkoumané zákony řízení byly integrovány do digitálního systému řízení letu, jenž umožňuje vysoce přesné automatické létání. Závěrečná část práce se zabývá ověřením a analýzou navrženého systému řízení letu a je rozdělena do 3 fází. První fáze ověření obsahuje evaluaci robustnosti a analyzuje stabilitu a robustnost navrženého systému řízení letu ve frekvenční oblasti. Druhá fáze, evaluace kvality regulace, probíhala v rámci počítačových simulací s využitím vytvořených matematických modelů v časové oblasti. V poslední fázi ověření došlo k integraci navrženého systému řízení letu do experimentálního letounu, sloužícího jako testovací platforma pro budoucí bezpilotní letadlové systémy a jeho evaluaci v rámci série letových experimentů.
|
Page generated in 0.2461 seconds