feedback controllers | BriefGPT

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通过 Dropout 扩展基于学习的政策优化算法以适用于时间相关任务
该论文介绍了一种基于模型的方法，用于针对高度非线性环境中的自主代理训练反馈控制器。我们希望该训练策略确保代理满足以离散时间信号时序逻辑（DT-STL）表达的特定任务目标。为了解决长时间跨度任务目标的问题，我们引入了一种基于随机梯度近似算法的
PDF3 months ago
控制系统中数据描述的规范形式
反馈控制器设计从模型驱动控制转变为数据驱动控制，该论文首次引入了规范数据形式的概念，以实现数据控制器的更有效设计。通过引入属性组件，这种规范化的数据形式可以提供控制器设计方面的效果和效率优势，并通过两个示例控制系统证明了其在减少不稳定性和提
PDF4 months ago
基于自适应神经运算器的反演递推控制方法在基准双曲型偏微分方程中的应用
利用神经算子进行自适应偏微分方程控制，在稳定偏微分方程的过程中，通过神经网络取代计算增益核函数，实现了快速解决偏微分方程的实时自适应控制，并通过数值模拟证明了系统的稳定性和速度提升效果。
PDF6 months ago
稳定强化学习控制：用于优化所有稳定行为的模块化框架
我们提出了一个结合深度强化学习优化驱动和无模型优势，通过使用 Youla-Kucera 参数化来定义搜索域提供稳定性保证的反馈控制器设计框架。通过最近在行为系统中的进展，我们能够构建基于数据驱动的内部模型，使得 Youla-Kucera 参
PDF9 months ago
深度强化学习控制稳定性的模块化框架
本文提出了一种基于深度强化学习优势和 Youla-Kucera 参数化的稳定性保证相结合的反馈控制器设计框架，并采用基于数据驱动内部模型的替代 Youla-Kucera 参数化方法。使用神经网络表示参数化一组非线性稳定算子，实现了与标准深度
PDFa year ago
安全学习控制约束线性二次调节器
研究了具有未知动态的约束线性二次调节器，在数据驱动控制技术中解决了安全和探索之间的紧张关系。提出了一个框架，通过持续的激励进行系统识别，同时通过保证状态和输入约束的满足来维护安全。该框架涉及一种新的方法来合成强健的满足约束的反馈控制器，利用
PDF6 years ago