सख्त-फीडबैक सिस्टम के ट्रैकिंग नियंत्रण के लिए अनुकूलित बैकस्टेपिंग

इस पेपर में, अनुकूलित बैकस्टेपिंग नामक एक नियंत्रण तकनीक को सख्त-फीडबैक सिस्टम की एक श्रेणी के लिए ट्रैकिंग नियंत्रण का कार्यान्वयन करके पहले प्रस्तावित किया गया है, जो उच्च-क्रम प्रणाली नियंत्रण की डिजाइन दर्शन के रूप में अनुकूलन पर विचार करता है। मूल विचार यह है कि बैकस्टेपिंग के वास्तविक और आभासी नियंत्रणों का डिजाइन संबंधित उपप्रणालियों के अनुकूलित समाधानों का है ताकि उच्च-क्रम प्रणाली का समग्र नियंत्रण अनुकूलित हो सके। सामान्य रूप से, अनुकूलन नियंत्रण को हैमिल्टन-जकोबी-बेलमैन समीकरण के समाधान के आधार पर डिजाइन किया गया है, लेकिन समीकरण को हल करना स्वाभाविक गैर-रेखीयता और कठिनाई के कारण बहुत कठिन है। कठिनाई को दूर करने के लिए, अभिनेता-आलोचक आर्किटेक्चर की न्यूरल नेटवर्क (एनएन) आधारित सुदृढीकरण शिक्षण रणनीति का उपयोग किया जाता है। प्रत्येक बैकस्टेपिंग कदम में, नियंत्रण व्यवहार को कार्यान्वित करने और नियंत्रण प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए क्रमशः अभिनेता और आलोचक एनएन का निर्माण किया जाता है। लियापुनोव स्थिरता प्रमेय के अनुसार, यह प्रमाणित किया गया है कि इच्छित नियंत्रण प्रदर्शन प्राप्त किया जा सकता है। अंत में, प्रस्तावित नियंत्रण दृष्टिकोण की प्रभावशीलता को और प्रदर्शित करने के लिए एक अनुकरण उदाहरण प्रस्तुत किया गया है।