复杂非线性系统数据驱动自学习最优控制理论与方法研究

项目名称： 复杂非线性系统数据驱动自学习最优控制理论与方法研究

项目编号： No.61374105

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 魏庆来

作者单位： 中国科学院自动化研究所

项目金额： 80万元

中文摘要： 本项目拟研究复杂工业非线性系统数据驱动自学习最优控制问题。针对复杂工业系统数学模型难以建立的情况，拟建立一套以数据驱动自适应动态规划为主线的新型非线性系统自学习最优控制理论与方法，开辟复杂非线性系统控制与优化的新途径。主要研究内容包括：1.研究复杂非线性系统新型数据驱动值迭代自适应动态规划最优控制方法并分析其收敛性与系统稳定性；2.研究复杂非线性系统新型数据驱动策略迭代自适应动态规划最优控制方法并进行性能分析；3.建立复杂非线性系统数据驱动稳定迭代自适应动态规划最优控制理论，克服传统迭代方法的本质性不足，发挥自适应动态规划方法最大优势；4.研究误差存在情况下的自适应动态规划方法，克服数据驱动方法的不精确性对系统造成的影响,获得系统最优控制策略；5.通过软件仿真验证理论成果并应用于实际工业系统，创造效益。上述研究成果将为复杂非线性系统最优控制理论的发展提供新思路，推动我国自动化技术深入发展。

中文关键词： 自适应动态规划；数据驱动；策略迭代；值迭代；智能电网

英文摘要： In this project, a new data-driven self-learning optimal control for complex industrial nonlinear systems will be studied. According to the difficulties of mathematical modeling for the current complex industrial systems, a new data-driven adaptive dynami

英文关键词： Adaptive dynamic programming；data-driven；Policy iteration；Value iteration；Smart grid