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04.05.2019 | Methodologies and Application

Stabilization of a class of nonlinear control systems via a neural network scheme with convergence analysis

Zeitschrift:
Soft Computing
Autoren:
Alireza Nazemi, Marziyeh Mortezaee
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In this paper, the stability of a class of nonlinear control systems is analyzed. We first construct an optimal control problem by inserting a suitable performance index; this problem is referred to as an infinite horizon problem. By a suitable change of variable, the infinite horizon problem is reduced to a finite horizon problem. We then present a feedback controller designing approach for the obtained finite horizon control problem. This approach involves a neural network scheme for solving the nonlinear Hamilton Jacobi Bellman equation. By using the neural network method, an analytic approximate solution for value function and a suboptimal feedback control law are achieved. A learning algorithm based on a dynamic optimization scheme with stability and convergence properties is also provided. Some illustrative examples are employed to demonstrate the accuracy and efficiency of the proposed plan. As a real-life application in engineering, the stabilization of a micro-electromechanical system is studied.

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