Inteligentni regulatori zasnovani na adaptivinom dinamičkom programiranju
Intelligent controllers based on adaptive dynamic programming
Докторанд
Đorđević, VladimirМентор
Stojanović, VladimirЧланови комисије
Pršić, DraganJovanović, Radiša Ž.
Dubonjić, Ljubiša
Метаподаци
Приказ свих података о дисертацијиСажетак
Određivanje tačnog modela je veoma izazovan i dugotrajan posao u većini praktičnih slučajeva, što algoritme upravljanja koji su zasnovani na modelu čini
neizvodljivim. Čak i ako se može dobiti aproksimirani model sistema, dinamička neodređenost, prouzrokovana neslaganjem aproksimacije i realnog sistema,
će degradirati performanse upravljanja klasično projektovanih regulatora. Stoga je projektovanje inteligentnih regulatora vođenih podacima, koji su robusni,
adaptivni i pouzdani u prisustvu razčičitih neodređenosti i nepoznate dinamike, od primarnog značaja.
U ovoj tezi se najpre predlažu inteligentni regulatori zasnovani na ADP-u
linearnih sistema. Kod klasičnih algoritama upravljanja zasnovanih na ADP-u,
uobičajeno se pretpostavlja da su promenljive veličine stanja merljive. Međutim,
ova pretpostavka je generalno restriktivna, jer u mnogim inženjerskim primenama često nedostaje potpuna informacija o stanju, i samo je izlaz dostupan za
merenje. U uslovima nepoznate dinamike sistema i n...emerljivih stanja, od velikog
interesa je korišćenje tehnika upravljanja zasnovanih na ulazno/izlaznim merenjima, koje se još nazivaju i tehnike sa povratnom spregom po izlazu. Takođe,
stabilnost dinamičkih sistema se postiže putem povratne sprege po izlazu, pri
čemu se za rekonstrukciju nepoznatih veličina stanja koriste ulazna i izlazna
merenja.
Da bi se ispunili zahtevi perzistente pobude, potrebno je dodati neki istraživački šum upravljačkom ulazu. Primenom teorije planiranja eksperimenta,
u tezi se primenjuje optimalni istraživački šum u vidu sume sinusoida, koji
će omogućiti da izlaz sistema nosi maksimum informacije o sistemu. Time će
biti skraćeno vreme učenja, odnosno ubrzan proces projektovanja inteligentnih
regulatora.
Implementacijom strategije upravljanja koji su pokrenuti događajima smanjuje
se broj uključivanja predloženih inteligentnih regulatora, čime se štede energetski, računski i komunikacioni resursi. Predložena strategija upravljanja
će unaprediti algoritme upravljanja tolerantne na otkaze, čime su poboljšane
performanse sistema upravljanja u slučaju pojave otkaza.
Praktična primenljivost predloženih inteligentnih regulatora je povećana
činjenicom da se nelinearni sistemi mogu verno predstaviti linearnim modelima sa estimacijom dinamike u realnom vremenu. Projektovani regulatori su
sposobni da upravljaju linearnim i nelinearnim sistemima sa potpuno nepoznatim matricama sistema, a eksponencijalna konvergencija se postiže dok je uslov
perzistentne pobude zadovoljen. Pored teorijskih okvira, praktični aspekt dobijenih rezultata je verifikovan na komleksnim inženjerskim problemima, kao što
je upravljanje hidrauličkog servo aktuatora i samobalansirajućeg robotа...
Determining an accurate model is very challenging and time-consuming in most
practical cases, making model-based control algorithms infeasible. Even if an approximate
model of the system can be obtained, a dynamic uncertainty caused by the mismatch
between the approximation and the real system will degrade the control performance of
classically designed controllers. Therefore, the design of data-driven intelligent controllers,
which are robust, adaptive and reliable in the presence of various uncertainties and
unknown dynamics, is of primary importance.
This PhD thesis first proposes intelligent controllers based on ADP of linear systems.
In classical ADP-based control algorithms, it is commonly assumed that the state
variables are measurable. However, this assumption is generally restrictive since, in
many engineering applications, complete state information is often lacking, and only the
output is available for measurement. In conditions of unknown system dynamics and
unmeasurable st...ates, using control techniques based on input/output measurements,
also called output feedback techniques, is of great interest. Also, the stability of dynamic
systems is achieved through output feedback, whereby input and output measurements
are used to reconstruct unknown state variables.
To meet the persistent excitation requirements, an exploration noise needs to be
added to the control input. By applying the theory of experiment design, this PhD
thesis applies optimal exploration noise in the form of a sum of sinusoids, which will
allow the system output to carry the maximum amount of information about the system.
This will shorten the learning time, i.e. speed up the process of designing intelligent
controllers. Implementing an event-triggered control strategy reduces the number of
switching of the proposed intelligent controllers, thus saving energy computational and
communication resources. The proposed control strategy will improve the fault-tolerant
control algorithms, thus improving the performance of the control system in case of
faults.
The practical application of the proposed intelligent controllers is increased by the
fact that linear models with real-time dynamics estimation can faithfully represent
nonlinear systems. The designed controllers are capable of controlling linear and nonlinear
systems with completely unknown system matrices, and exponential convergence is
achieved while the persistent excitation condition is satisfied. In addition to the theoretical
framework, the practical aspect of the obtained results was verified on complex engineering
problems, such as the control of a hydraulic servo actuator and a self-balancing robot.
The validity and effectiveness of the proposed intelligent controllers based on ADP are
evaluated through intensive simulations.