Event-Triggered Optimal Control With Performance Guarantees Using Adaptive Dynamic Programming

This paper studies the problem of event-triggered optimal control (ETOC) for continuous-time nonlinear systems and proposes a novel event-triggering condition that enables designing ETOC methods directly based on the solution of the Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation. We provide formal performan...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE transaction on neural networks and learning systems Ročník 31; číslo 1; s. 76 - 88
Hlavní autoři:	Luo, Biao, Yang, Yin, Liu, Derong, Wu, Huai-Ning
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.01.2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Adaptive control Adaptive dynamic programming (ADP) Artificial neural networks Computer simulation Dynamic programming event-triggered Indexes Learning systems Lower bounds Mathematical model neural network (NN) Neural networks Nonlinear control Nonlinear systems Optimal control Performance analysis performance guarantee Upper bounds
ISSN:	2162-237X, 2162-2388, 2162-2388
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!