КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
Оптимальне керування нелінійним об'єктом із за-стосуванням машинного навчання
Михайло Олександрович Щербань

Остання редакція: 2024-04-24

Анотація


Проведено аналіз методів оптимального  контролю та керування нелінійним об’єктом, що базується на застосуванні машинного навчання. Визначено ефективність обраних методів для побудови моделі.

Ключові слова


Нелінійний об'єкт; машинне навчання; керування системами; адаптивне управління; глибинне навчання; математичне моделювання; контролер; nonlinear object; machine learning; system control; adaptive control; deep learning; mathematical modeling; controller;

Посилання


  1. I. Carlucho et al.(2017) Incremental q-learning strategy for adaptive pid control of mobile robots
  2. W. He (2015) Adaptive neural network control of an uncertain robot with full-state constraints
  3. Q. Guo (2019) Neural adaptive backstepping control of a robotic manipulator with prescribed performance constraint
  4. Cheng (2019) Real-time control for fuel-optimal moon landing based on an interactive deep reinforcement learning algorithm
  5. S. Yin (2020) Low-thrust spacecraft trajectory optimization via a dnn-based method
  6. M. Maggioni, J.M. Murphy (2019) Learning by Unsupervised Nonlinear Diffusion
  7. F. Lewis, S. Jagannathan, and A. Yesildirak, Neural Network Control of Robot Manipulators and Non-Linear Systems. Philadelphia , PA: CRC press, 2020.

Повний текст: PDF