非线性动力系统的低通信成本神经网络控制器及其设计方法

本发明属于动力系统控制技术领域，具体为非线性动力系统的低通信成本神经网络控制器及其设计方法。本发明利用机器学习方法为非线性动力系统设计事件驱动调控算法，以在镇定控制的同时实现最优触发，从而实现在有限通信资源下的有效控制。本发明考虑事件驱动机制，即依据目标系统的实时状态决定是否更新控制策略，以降低更新控制信号产生的通信成本；考虑事件驱动调控中的最优触发问题，即最小化指定时间内的事件触发次数；本发明设计直接法和间接法两种方案来实现事件驱动机制下的最优触发控制；利用近似投影方法，为神经网络训练得到的控制策略提供严格的稳定性和最优性保证。最后以工业热交换器为例验证了本发明技术方案的优越性。