报告题目：非线性严格反馈系统的优化back stepping跟踪控制
报告人：文国兴
报告时间：2018年11月8日 下午14：30
报告地点：机电楼C座310
报告摘要：
非线性严格反馈系统是实际动力系统的一类最普遍建模形式，目前，针对此类系统的基于backstepping技术的大量研究结果被公布，并取得广泛应用，随着控制理论的发展，优化已经作为控制设计的一项基本原则，然而关于非线性严格反馈系统控制的优化方法却很少报道，针对严格反馈系统的优化控制，一项命名为优化backstepping的新技术被提出 香蕉app，基本思想是，设计实际和虚拟的控制器是相应子系统的优化解，从而实现对整个系统的总体控制的优化，一般来说，优化控制设计基于Hamilton–Jacobi–Bellman等式的解，由于这个等式固有的非线性和复杂性，求解该等式是非常困难的，为了克服这个困难，基于神经网络的actor-critic结构的强化学习策略被执行，其中actor和critic分别用于执行控制行为和评估控制性能，通在每一个backstepping步中构造actor和critic经网络，优化的backstepping控制被构建，根据李雅普诺夫稳定性定理，证明期望的控制性能被实现，最后，仿真实例进一步验证了所提出的控制方法的有效性。
报告人简介：
文国兴，男，滨州学院理学院，讲师，于2014年11月获得澳门大学科技学院博士学位，2015年9月-2016年9月聘为新加坡国立大学博士后，研究兴趣包括：自适应控制，优化控制，多智能体一致控制，多智能体编队控制，随机系统控制，水面船舶控制，非线性系统，神经网络，模糊逻辑系统，主持山东省自然科学基金面上项目1项，参与国家自然科学基金1项 香蕉app，近年来，在学术刊物和国际会议发表论文20余篇，其中在IEEE Transactions等国际著名期刊以第一作者身份发表论文6篇，担任多个国际学术期刊审稿工作。
数学与统计学院
2018.11.5
