正式验证的物理信息神经控制Lyapunov函数

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内容提要

本研究提出了一种新方法,通过学习者和伪造器学习控制策略和神经网络李雅普诺夫函数,确保系统稳定性。该方法简化了李雅普诺夫控制设计,提供端到端的正确性保证,并比现有方法具有更大的吸引域。实验表明该方法能有效解决复杂控制问题。

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关键要点

  • 本研究提出了一种新的方法来学习控制策略和神经网络李雅普诺夫函数。

  • 该方法具有稳定性的可证明保障,确保控制的非线性系统的稳定性。

  • 方法包括学习者和伪造器,通过引导学习者寻找控制和李雅普诺夫函数。

  • 该方法简化了李雅普诺夫控制设计过程,提供端到端的正确性保证。

  • 新方法的吸引域范围比现有方法如LQR和SOS/SDP更大。

  • 实验表明新方法能有效解决复杂控制问题,获得高质量的解决方案。

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