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Mehrsan Javan，Roshtkhari;阿拉米，阿拉什;卡罗·卢卡斯

不稳定平衡未知系统的基于模拟学习的情感控制器。 （英语） Zbl 1197.93032号

《国际情报杂志》。计算。赛博。 3，第2期，334-359（2010）.
摘要：对于具有不稳定平衡点的未知系统，智能控制并不总是一种合适的控制策略，这在许多情况下会导致性能下降。由于该程序在以前的学习期间存在试错方式，这种寻找合适控制信号的探索可能会导致不稳定。然而，最近提出的情绪控制器能够快速学习；使用这些控制器并不是解决上述不稳定性问题的有效方法。因此，需要一种解决方案来避免学习初期的不稳定性。本文的目的是提出一种用无模型控制器控制不稳定系统或具有不稳定平衡的系统的新方法。
在第一步中，将一个性能有限的现有控制器（基于模型的控制器）用作情感学习控制器的指导者。此学习阶段使控制器做好控制设备和指导者的准备，同时防止任何不稳定。当情感控制器能够正确模拟基于模型的控制器的行为时，使用模糊推理系统（FIS）将所使用的控制器从基于模型的情感控制器轻轻切换到情感控制器。此外，情绪压力从导师-模仿者输出差异轻轻地转换为目标组合。本文中，通过使用目标的非线性组合和对FIS施加不同的压力来调节压力，产生一次情绪压力，并使这些目标的子集在当前情况下更加突出。
该无模型控制器用于控制倒立摆系统和具有不稳定平衡的振荡器。值得注意的是，所提出的控制器是一个无模型控制器，并且不使用任何有关工厂的知识。在两个基准上的实验结果表明，在所有操作条件下，与基于模型的最初提供的控制器和带有非线性应力产生单元的情感控制器相比，所提出的具有模糊应力产生机制的模拟和情感控制器具有优越性。
本文讨论了两个用于评估所提出的无模型控制器性能的试验台：一个是实验室倒立摆系统，它是一个具有不稳定平衡点的著名系统，另一个是蔡氏电路，它是具有两个稳定平衡点和一个不稳平衡点的振荡器。结果表明，基于上述策略的控制器能够对系统进行满意的控制。
本文提出了一种用无模型控制器控制不稳定系统或具有不稳定平衡的系统的新方法。这种方法基于学习初期的模仿学习和向交互式情感学习的软转换。此外，FIS还用于对目标的优势和情境重要性的语言知识进行建模。这些FIS用于为情绪控制者注意调节压力信号。该策略在两个基准上的结果表明了该无模型控制策略的有效性。

MSC公司：

93A10号 一般系统
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
93立方厘米 模糊控制/观测系统
2005年第70季度 机械系统的控制

关键词：

控制器;模糊逻辑;学习;系统与控制理论

软件：

模仿者
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.J.Roshtkhari}等人，《国际情报杂志》。计算。赛博。3，第2号，334--359（2010；Zbl 1197.93032）
全文： 内政部

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