MATLAB自适应动态规划(ADP)控制器迭代优化仿真平台

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的自适应动态规划(ADP)控制系统仿真框架。支持非线性系统建模，集成策略迭代与价值迭代算法，实现控制器在线优化与性能提升，适用于复杂动态系统的智能控制研究。

详 情 说 明

自适应动态规划(ADP)控制器的迭代优化仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个基于自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming, ADP）的先进控制系统仿真平台。ADP是一种结合动态规划、神经网络近似和强化学习的智能控制方法，能够有效解决非线性系统的最优控制问题。平台通过策略迭代和价值迭代等核心算法，在线学习并优化控制策略，使系统在复杂动态环境下仍能保持高性能运行。该平台为控制算法研究、性能评估和比较分析提供了完整的仿真环境。

功能特性

• 非线性系统建模：支持用户定义的非线性系统动态方程（状态空间描述）
• 迭代优化算法：内置策略迭代与价值迭代两种核心ADP算法，用于逼近最优控制律
• 自适应学习：控制器参数能够根据系统状态实时调整，适应动态变化
• 性能评估：系统自动计算稳定性、控制精度、收敛速度等量化性能指标
• 可视化分析：提供状态轨迹、控制输入、价值函数收敛过程等多种图形化结果
• 对比分析：支持不同算法、参数配置下的控制效果比较，并生成分析报告

使用方法

1. 配置系统模型：在指定位置定义非线性系统的动态方程。
2. 设置性能指标：配置代价函数中的权重矩阵Q和R，以反映状态和控制输入的惩罚程度。
3. 初始化控制策略：提供初始控制器参数（如线性反馈矩阵或神经网络初始权重）。
4. 指定迭代参数：设置最大迭代次数、收敛容差、学习率等算法参数。
5. 运行仿真：执行主程序，平台将自动进行迭代优化学习。
6. 查看结果：仿真结束后，查看生成的最优控制策略、迭代过程数据、性能指标及可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：控制系统工具箱、优化工具箱（部分功能可能需要）
• 硬件建议：至少4GB内存，用于处理复杂的非线性系统仿真和神经网络计算

文件说明

主程序文件集中实现了平台的核心仿真流程。它负责协调整个ADP控制器的运行，具体功能包括：初始化用户定义的被控对象模型与算法参数；调用策略迭代或价值迭代算法进行循环学习，直至满足收敛条件；在每个迭代步中更新价值函数近似与控制策略；记录关键的迭代过程数据用于分析；仿真结束后，计算系统的综合性能指标，并调用绘图模块生成状态轨迹、控制输入曲线及价值函数收敛历程等多种可视化结果。