鲁棒非线性李雅普诺夫深度学习控制混沌系统的设计
描述
尽管他们操作成功,机器学习控制器缺乏理论上的保证系统的稳定性。相比之下,经典的基于模型的控制器设计使用原则等方法线性二次调节器(等)合成稳定的控制器可核查的证明。此外,深度学习控制器反馈时间遇到瓶颈,大大增加系统的复杂性。深度学习也依赖于数据的质量和多样性产生客观的发现;因此,深度学习的预测是没有保证的。因此,在本研究中,我们制定和实施保证稳定安全解决方案的关键和混沌系统通过集成李雅普诺夫稳定性理论和机器学习。三种控制方法进行了研究,导致深Lyapunov-stable控制器的发展:深入学习方法,控制李雅普诺夫函数和控制器参数。在这项研究中,我们提供了一个通用的方法合成深Lyapunov-stable控制,同时确认其稳定性的方法。一个独特的控制李雅普诺夫函数设计和证明是有效地管理达芬,范德堡尔,和Zohdy-Harb非线性系统,但随着系统的振荡频率限制,初始条件和干扰。随后,介绍了动态李雅普诺夫深度学习缓解李雅普诺夫控制的缺点。 Developing a deep learning architecture in combination with a customized Lyapunov control resolves the temporal delay and Lyapunov parameters calibration concern. Different datasets are also presented before establishing the one with the best accuracy. In addition to the dataset, the architecture of the deep learning model has a significant effect on the model's accuracy. A process for relearning is intended to accommodate the introduction of new system dynamics. Based on the correlation study, we also designed an optimization technique to improve the integration of the deep learning layer and controller layer. The proposed integration of Deep Learning and Lyapunov Control, referred to as Lyapunov Deep Learning (LDL) control, is applied in MATLAB / SIMULINK to the magnetic levitation chaotic nonlinear system to demonstrate its effectiveness in addressing sudden changes in system behavior, the environment, and demands in comparison to other methods of control.
日期
2022-11-07
主题
电气工程
计算机科学
深度学习
智能控制
李雅普诺夫稳定性理论
机器学习
非线性控制
稳定的保证
计算机科学
深度学习
智能控制
李雅普诺夫稳定性理论
机器学习
非线性控制
稳定的保证