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A new approach of optimal control for a class of continuous-time chaotic systems by an online ADP algorithm
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资源说明：A new approach of optimal control for a class of continuous-time chaotic systems by an online ADP algorithm
在所提供的文件信息中，涉及到了一些控制理论和混沌系统领域的专业知识点。下面将详细说明这些概念以及在线自适应动态规划（ADP）算法在连续时间混沌系统最优控制中的应用。
文章的标题和描述表明，本研究的主旨是发展一种基于在线自适应动态规划（ADP）算法的最优控制方法，用于连续时间混沌系统。这是控制理论中的一个创新点，因为传统的控制理论可能不适用于处理具有高度不确定性和复杂动态行为的混沌系统。
在混沌系统方面，混沌是指在确定性系统中产生的看似随机的、不可预测的、对初始条件极为敏感的行为。混沌理论在生物工程、通信、化学加工和安全信息处理等领域得到了广泛的应用。混沌系统由于其复杂性和不可预测性，在控制理论中构成了一个特殊的挑战，传统的控制方法可能无法有效地应用于混沌系统的控制。
最优控制是控制领域的一个重要方面，它涉及到找到一种控制策略，使得某个性能指标函数达到最优值。在混沌系统中，最优控制问题变得更加复杂，因为需要考虑到系统的不确定性和动态复杂性。
为了处理这些问题，研究者们提出了使用在线自适应动态规划（ADP）算法来获得使性能指标函数达到最优的最优控制输入。在线ADP算法的一个关键优势在于它能够在没有系统模型的情况下工作，这对于模型未知或难以建立的混沌系统尤为重要。
描述中提到的性能指标函数，也称为成本函数或代价函数，是用来衡量控制系统性能好坏的函数。在最优控制中，目标是找到一种控制输入，使得性能指标函数的值最小化或最大化，从而达到最优控制效果。
在线ADP结构利用神经网络构建了评价网络和行动网络，它们分别用来获得近似的性能指标函数和控制输入。神经网络具有高度的非线性映射能力，因此非常适合处理这种复杂性高的优化问题。评价网络用来评估当前控制策略的性能，而行动网络则用来生成控制输入。
文章还指出，通过在线ADP算法，证明了评价参数误差动态和闭环混沌系统是一致最终有界指数的。这意味着在理论上，闭环控制系统和参数误差都是稳定的，并且随着时间的推移，它们将被限制在一个可预测的范围内。
文章通过模拟结果说明了所建立的最优控制方法的有效性。这些模拟结果表明，在线ADP算法能够为连续时间混沌系统提供有效的最优控制策略。
这篇文章中介绍的知识点涵盖了在线自适应动态规划算法、最优控制、混沌系统及其在不同领域的应用。研究者通过使用ADP算法和神经网络，为连续时间混沌系统提出了一种新的最优控制方法，并通过理论分析和模拟实验验证了该方法的性能。这一创新的方法为混沌系统控制提供了新的思路，并为该领域的研究开辟了新的方向。
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