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多维非高斯系统最小熵控制
引用本文:殷利平,周丽,张敏.多维非高斯系统最小熵控制[J].南京气象学院学报,2012,4(6):545-549.
作者姓名:殷利平  周丽  张敏
作者单位:南京信息工程大学 信息与控制学院,南京,210044;北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院,北京,100191;南京信息工程大学 信息与控制学院,南京,210044;南京信息工程大学 信息与控制学院,南京,210044
基金项目:国家自然科学基金(61104123,61104073);博士后基金(2012M520141);南京信息工程大学科研启动基金(S8110123001)
摘    要:针对多维非高斯系统提出了最小熵控制方法,控制的目标是使系统的非高斯输出概率密度函数跟踪一个已知的联合概率密度函数.首先,根据系统模型和辅助映射,构建了系统状态、跟踪误差与扰动输入之间的泛函算子模型,然后基于梯度算法设计了递归的次优控制律,最后通过仿真验证了最小熵控制算法的有效性.

关 键 词:非高斯系统  最小熵  概率密度函数(PDF)  跟踪控制  泛函算子模型
收稿时间:2012/3/21 0:00:00

Minimum entropy control for multivariate non-Gaussian system
YIN Liping,ZHOU Li and ZHANG Min.Minimum entropy control for multivariate non-Gaussian system[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2012,4(6):545-549.
Authors:YIN Liping  ZHOU Li and ZHANG Min
Institution:School of Information and Control,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044;School of Automation Science and Electrical Engineering,Beijing University of Aeronautics & Astronautics,Beijing 100191;School of Information and Control,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044;School of Information and Control,Nanjing University of Information Science & Technology,Nanjing 210044
Abstract:This paper considers a new tracking control problem for a class of multivariate non-Gaussian system where the tracked target is a given joint probability density function.The control objective is to find an algorithm such that the entropy of tracking error is minimized.A function based model is established between the disturbance,state and error.A recursive optimization approach is presented such that the performance index is minimized.Finally,simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed minimum entropy control algorithm.
Keywords:non-Gaussian systems  minimum entropy  Probability Density Functions(PDF)  tracking control  functional operator model
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