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关键词： 弹性杆   Kirchhoff模型   瞬时最优控制   顶部稳定   蛇   蜿蜒爬行  

摘要： 弹性杆是一种在工程和学术中应用广泛的力学模型,像DNA大分子,人类毛发,蛇,章鱼触手以及藤蔓类植物等生物结构常常被模型化为弹性杆进行研究讨论。受到这些生物结构的启发,研究者们提出了“连续体机器人”的概念,打破了传统刚性机器人在医疗,救援等领域的局限性。最优控制方法常用于模拟许多有趣的生物现象,通过数值模拟与观察数据相结合,有助于理解和弄清这些生物现象背后的机制,对仿生力学的发展具有重要的意义,但是针对复杂动力学系统的最优问题运算难度大,求解成本高,很难求得整个时间域上的最优规律。本文对比了多种弹性杆离散计算模型,总结归纳了四种离散模型的优缺点,将平面Kirchhoff模型与瞬时最优控制算法相结合,搭建了弹性杆瞬时最优控制框架。受“鸡头稳定”现象与蛇类蜿蜒爬行运动的启发,本文对弹性杆顶部稳定优化控制问题与蛇类蜿蜒爬行的优化控制问题进行了研究,讨论了不同因素对优化控制过程的影响。在弹性杆顶部稳定优化控制的研究中,通过数值模拟,发现准静态过程与动态过程的优化控制结果具有显著偏差,因此在优化过程中必须考虑杆件系统的动态效应。优化过程中弹性杆曲率沿着杆件的波动分布导致了优化主动力矩的波动现象。弹性杆的几何参数与离散段数对优化力矩的波动现象几乎没有影响,而弹性杆的杨氏模量与密度对优化力矩的大小和波速有着显著的影响。通过模拟发现,弹性杆顶部稳定瞬时最优控制方法是实现连续体机器人轨迹跟踪的一种有效方法。对蛇类蜿蜒运动的优化控制研究表明,蛇体与运动基底的各向异性摩擦对蛇体的运动有着显著的影响。在优化控制的过程中,发现蛇体在目标方向上的速度随着横向摩擦系数的增加而变大,同时将减小优化所需的肌肉驱动力矩;而后向摩擦系数对整个优化运动过程几乎没有影响。在两个优化控制问题的研究中,改变目标函数中的权重矩阵所得的优化结果与多目标优化理论相符合。本文对理解“鸡头稳定”现象,蛇类蜿蜒运动步态,发展连续体机器人的控制方法具有重要的借鉴意义。

关键词： 图像配准   微分同胚   Conv-LSTM   双向配准   最优控制  

摘要： 医学影像分析是现代医学临床诊断和治疗中不可或缺的技术.图像配准作为医学影像分析中的关键一步,在病灶追踪、手术导航、剂量累积等临床应用中承担重要作用.随着自动配准算法的逐渐发展,准确率高、理论严谨、能够保持图像拓扑结构的微分同胚配准算法受到越来越多的关注. 现有配准算法中,传统算法将微分同胚配准问题建模为变分模型并用优化算法求解,这类算法从数学理论上保持了微分同胚性,但计算缓慢、适用性差;无监督深度学习算法耗时少、精度高,但在数学上不严谨,关注配准精度的同时很难避免解剖结构上的破坏.近年来的微分同胚深度学习算法大多根据光流思想将变形场离散成多个相同的位移场,学习到位移场后逐步复合成总变形场,以此获得微分同胚变形场,但多次插值操作会带来误差的累积,影响精度. 针对目前配准领域面临的挑战,本文基于一种最优控制的传统微分同胚算法进行建模,设计了两个微分同胚无监督配准网络,具体的工作内容和创新成果如下: 1.本文探索了区别于现有深度学习微分同胚配准算法的配准范式,基于最优控制微分同胚配准算法,用神经网络独立地学习增量系统中的每个增量,逐步累加获得最终变形场. 2.根据提出的微分同胚配准思想,将循环神经网络改造成Conv-LSTM配准网络,并提出配准模块CR-module,级联多个Conv-LSTM网络以学习多个时刻的变形场增量.之后搭建多尺度微分同胚配准网络MIDreg,用权重共享的两个U-net从待配准图像中提取多尺度的特征图,并由粗到精地用CR-module学习变形场.最后在基于图谱的脑部MRI配准、个体间的脑部MRI配准和大变形的肝脏CT配准三个任务上进行仿真实验,结果表明MIDreg在保证微分同胚的前提下,配准精度优于对比的深度学习算法. 3.为了在不损失精度的前提下进一步确保配准的微分同胚性,并使网络能同时进行双向配准.本文根据双向循环神经网络的思想,将CR-module扩展为双向微分同胚配准的BR-module.并提出了双向微分同胚配准网络Bi-MIDreg,加入一个循环一致性损失对微分同胚性进行额外约束.同样在三个配准任务上进行实验,证明了双向微分同胚配准网络的可行性.

关键词： 感应加热   串联谐振   移相控制   模糊控制   嵌入式控制  

摘要： 串联感应加热电源因其高效、环保、安全的独特优势,广泛应用于热处理、热加工、焊接、熔炼等工业加热领域。然而,其控制系统具有非线性、强耦合、时滞小以及等效模型突变等特性,采用常规控制方法对输出电流和逆变相角进行控制时,存在超调量大、响应时间慢、控制参数整定难度大等问题,导致设备加热效率低、故障率高。为解决上述问题,本文设计一种基于ARM和FPGA的串联感应加热电源控制系统,对系统的控制方法和策略进行优化,以提高设备的整体性能。本文的主要研究内容包括:(1)本文通过分析感应加热电源的设计需求,确定了电源的拓扑结构和控制方法。利用不控整流技术将工频交流输入电源转换为直流电,经串联谐振逆变后输出高频交流电,采用移相脉宽调制方法在逆变侧对输出电流进行控制,同时调节逆变器的工作频率,保证电源工作于弱感性状态。(2)针对系统的控制特性,本文采用输出电流外环和逆变相角内环相结合的双闭环控制策略,对输出量进行精确控制。为解决输出电流控制超调量大和响应时间慢的问题,本文将模糊控制应用于电流外环控制中,根据电流偏差和偏差变化率实时调整PID控制器的参数,以满足不同工况对控制器参数的需求。针对加热过程中逆变相角变化范围大,模拟锁相存在实时性差、动态范围窄的缺陷,逆变相角内环采用基于FPGA的变参PI控制器,根据相角偏差更改控制器的参数,提高了控制精度和速度。(3)基于ARM和FPGA嵌入式控制技术,设计并实现了串联感应加热电源的控制系统。在硬件方面,对采样、保护、驱动、通讯等电路进行设计,完成原理图和PCB的绘制、电路板的制作和调试。在软件方面,对ARM和FPGA的控制程序进行开发和调试,并完成人机交互界面的设计。最后,搭建实验测试平台,对系统功能和控制性能进行验证。实验表明:在稳定状态下,电源系统输出电流控制精度优于0.3%,逆变相角控制精度优于±0.05°;在阶跃响应下,电源系统输出电流超调量为零,调节时间在200ms内;在负载剧烈变化时,电源系统输出电流超调量控制在6%以内。因此,本文所设计的串联感应加热电源控制系统,可实现被控量的精确控制,具有调节时间短、超调量小的优点,提高了系统的控制性能,达到了设计要求。

关键词： 永磁同步电机   矢量控制   模糊PID   滑模观测器算法   后级反电动势观测器  

摘要： 永磁同步电机因工作效率高、控制性能优越等特点,被广泛应用于航天航空、工业控制、医疗设备和家用电器等领域。然而永磁同步电机是一个复杂的非线性系统,在运行过程中存在各种不确定扰动,影响其动态性能。因此开展先进的控制技术研究对提高永磁同步电机的性能指标和扩展其应用场景具有重要意义和工程价值。 由于传统滑模观测器算法在负载切换和受到外界扰动时存在抗扰动能力差、系统抖振严重的缺陷,本文利用模糊PID控制策略和改进滑模观测器算法来解决该问题。具体研究如下: 首先,以永磁同步电机为研究对象,介绍其数学模型以及坐标变换,简述矢量控制策略和空间矢量脉宽调制技术的工作原理。考虑到传统永磁同步电机矢量控制大多采用常规PID控制策略,存在超调量大、抗扰性差、稳定性不佳等缺点,导致电机转速波动较大。因此本文针对传统双闭环矢量控制系统的速度环设计了模糊PID控制策略,不仅能够增强系统抗扰动能力,而且还能解决控制器参数难调的问题。对上述模糊PID控制系统进行了仿真,并将其性能与传统的双闭环PID控制进行对比分析。仿真结果表明,所设计的模糊PID控制器能够有效抑制负载切换时产生的转速波动,减小系统超调量,增强抗扰动能力。 其次,利用滑模观测器算法简单、所需参数少、鲁棒性强等优点,将其用于位置信息反馈环来代替机械传感器,可从应用范围的角度来优化电机控制性能。然而传统滑模观测器算法存在较大的系统抖振,本文采用增设后级反电动势观测器的方法,解决相移问题,实现抖振抑制效果。同时,通过改变滑模面切换函数、构造变滑模增益系数状态方程以及设计归一化锁相环系统的方式进一步降低系统抖振现象。将模糊PID应用于速度环,改进滑模观测器算法应用于位置信息反馈环,在Matlab/Simulink仿真平台搭建了仿真模型并进行了对比分析。实验结果表明,所设计的改进系统不仅能够提升位置和速度信息观测精度,而且还能有效抑制系统抖振现象。 最后,以STM32F405RGT6为核心器件设计了永磁同步电机硬件实验平台,对比分析了电机位置曲线、相电流曲线、相电压曲线、反电动势曲线以及转速跟踪曲线,验证了所提出的由模糊PID控制策略和改进滑模观测器算法形成的无感控制系统的有效性和优异性。

关键词： 矿用变频器   矩量法   IGBT   辐射干扰   干扰抑制  

摘要： 我国正在加速实现智慧煤矿的总体目标,煤矿系统智能化水平提升对井下电磁环境有了更高的要求。变频器由于高效节能的特点,在煤矿井下掘进机、通风机、输送机等得到广泛使用。但因为井下空间狭小,各设备摆放紧密,变频器会对周围的监测、传感等设备造成严重的电磁辐射干扰,使其无法正常工作。基于此,本文以ACS-510变频器为研究对象,建立电磁辐射天线模型并分析其频域下的近场和远场骚扰特征,通过仿真与实验的对比验证了该模型的有效性,最终提出电磁干扰抑制措施。全文主要内容如下: 本文首先对井下电磁辐射骚扰以及干扰抑制方法展开调研,明确本文的重点在于变频器电磁辐射干扰及抑制措施的研究,阐述了变频器的电路结构和变频调速原理,分析煤矿井下电磁辐射干扰机理并确定变频器的主要干扰源为开关过程产生极高电压电流变化率的IGBT器件,确立本文采用矩量法和天线模型理论对变频器电磁辐射问题进行分析。为研究变频器内部IGBT器件的电磁辐射特性,首先通过仿真得到IGBT开关过程的时域电压波形及其频谱图,并对IGBT模块进行精细化建模,仿真得到IGBT模块近场辐射骚扰特性和远场辐射方向特性。 根据搭建的IGBT模型,建立了变频器天线模型,仿真得到典型频点下变频器内部、外部散热孔周围等多个位置的电场分布以及远场的电场辐射方向,总结得出变频器电磁辐射干扰规律,为后续抑制措施地提出指明方向。通过仿真获取了变频器输入线缆和输出线缆等位置在0.1MHz～40MHz的辐射干扰频谱图,并与实验测量结果进行对比发现二者辐射场强范围基本一致,从而验证了变频器天线模型的有效性。 为抑制变频器产生的电磁辐射干扰,首先探究了不同散热孔形状的机壳对电磁辐射干扰的影响,在仿真确定传统的矩形散热孔、3×12矩形散热孔阵、圆形散热孔散热效果一致的前提下,根据三种散热孔机壳外空间的辐射电场强度计算其电场屏蔽效能,最终发现圆形散热孔机壳的屏蔽效果最优。其次,提出以场路耦合原理计算变频器空间电磁辐射对不同类型线缆干扰的方法,对比线芯中感应电压和感应电流大小,证明了屏蔽层、芯线对绞均能抑制电磁辐射干扰,且施加屏蔽层的抑制效果要更优,这为抑制变频器的辐射干扰设计优化提供了参考。

关键词： 永磁同步电机   无传感器控制   滑模观测器   高频方波注入法   复合控制  

摘要： 永磁同步电机凭借结构简单、起动转矩高、运行可靠性好等优势逐步跻身于航空、家电、医疗等领域。准确的获取电机的转子位置与转速信息是实现永磁同步电机高性能控制的重要前提。使用机械式位置传感器一方面增加了电机的本体体积和设计成本,另一方面降低了系统的运行可靠性。针对位置传感器的使用给电机实际应用带来的运行维护等问题,及当前研究所面临的零低速域控制较困难、中高速域系统运行抖振严重等现状,本文以永磁同步电机无传感器矢量控制策略研究为课题,提出不同转速区间下的复合控制方法,实现永磁同步电机全速域范围的稳定运行。 首先分析了永磁同步电机的物理结构,基于三相静止坐标系建立了电机的数学模型,利用坐标变换得到两相静止坐标系和两相旋转坐标系下的电压电流方程,在此基础上详细阐述了矢量控制策略。 针对永磁同步电机运行在中高速域的控制策略,研究了传统滑模观测器算法的估算流程,为削弱系统固有的高频抖振现象,引入新的分段函数取代开关函数,采用自适应律算法解决滤波器使用所带来的滞后问题,利用锁相环提取转子的位置和角度信息。基于Matlab/Simulink环境搭建了仿真模型,仿真结果表明:改进滑模观测器算法能够弱化电机抖振现象,提高系统的抗干扰能力。 针对永磁同步电机运行在零低速域的控制策略,建立了电机的高频数学模型,研究了传统旋转高频注入法与脉振高频注入法的工作过程,为提升注入电压信号的频率、增大系统的运行带宽,引入高频方波电压注入法,实现对电机低速域运行的控制。仿真结果表明:高频方波电压注入及数学计算方法的引入能够减小传统控制算法的估计误差,提升系统的运行稳定性。 为实现永磁同步电机全速域范围内的无传感器矢量控制,引入复合控制策略完成速域的切换。最后,以理论分析为基础搭建永磁同步电机实验平台,实验结果验证了本文所提控制策略的有效性。

关键词： 绝缘栅双极型晶体管(IGBT)   键合线老化   结温监测   解耦   全局信息  

摘要： IGBT是牵引传动系统中能量转换的关键部件,其可靠性对于系统的正常运行至关重要。研究表明,系统电力电子装置中功率器件的故障率最高,极大地制约了系统的可靠性。由于IGBT的老化与结温中蕴含了大量的健康状态信息,因此针对老化与结温进行监测,有利于对电力电子装置更好地进行健康状态管理,保证系统可靠性,也是目前电力电子领域的研究重点。目前对于IGBT状态监测的方法仍存在作用机理不明确、影响因素相互耦合的问题,在利用电参数全局特征方面的研究极少。基于已有的研究及存在的问题,本文进一步探究用于键合线老化及结温监测的动态电参数,解决影响因素耦合作用的问题。 首先,对IGBT的基本结构进行介绍,主要从元胞结构、芯片等效电路以及模块等效电路进行分析,基于模块的外部封装结构建立了感性负载等效电路,并研究了IGBT的动静态工作特性。 然后,在键合线老化监测方面,分析了IGBT开通过程中各动态特征参量的变化,并建立了相应的数学模型,通过模拟剪线发现栅极电压峰值Vge-peak、集电极-发射极电压下降平台Vce-drop与键合线老化存在关联性。提出了一种基于短路电流的新型老化监测方法,通过仿真进行了有效性验证,搭建双脉冲实验平台,验证Vge-peak、Vce-drop作为老化动态电参数的影响因素及可行性,结果表明具有识别键合线老化的能力,相较于短路电流,不会破坏模块及电路的可靠性,无安全隐患,为键合线老化的实时监测提供了理论基础。 其次,在结温监测方面,利用此前建立的数学模型分析了结温对开通电压下降平台Vce-drop的影响,提出了基于辅助-功率发射极最大电压Ve E（max）的Vce-drop定位方法,基于双脉冲实验平台研究了Vce-drop与结温的灵敏度,并分析负载电流、母线电压等影响因素,证明当负载电流大于一定数值时,下降平台Vce-drop的数值不受负载电流的影响,解决了动态温敏参数与负载电流的耦合问题。搭建小功率单相PWM整流器实验平台,构建结温监测模型并证明了其有效性。 最后,在利用动态电参数全局特征信息方面,本文通过建模发现开通集电极电流IC不同阶段均与结温存在关系,结合粒子群算法及卷积神经网络,提出了考虑IC全局特征的结温监测模型,利用双脉冲实验分析了IC的灵敏度及影响因素,并基于所建模型进行了结温监测的初步验证,解决了结温与老化、负载电流的耦合问题,最后利用单相PWM整流器实验证明了本文方法在实际工况下应用的有效性,为考虑动态温敏电参数全局信息、解决影响因素耦合的研究提供了新的思路与方法。

关键词： 电动摩托车   内置式永磁同步电机   矢量控制   滑模变结构控制   最大转矩电流比  

摘要： 为应对石油能源紧缺及我国一线城市道路交通负载严重问题,发展满足我国人民出行需求的电动摩托车是一条有效的解决途径。两轮交通工具中,电动摩托车管理法规完善,同时电动摩托车又具有车速高、加速性好、爬坡能力强等优点,非常便于人们中短距离出行,所以得到国家的认可和广泛应用。随着我国稀土资源被探明,稀土永磁同步电机(Permanent Magnetic Synchronous Machine,PMSM)从航天业、军用逐步向民用过渡,因其体积小、重量轻、效率高等特点,使之成为电动摩托车驱动系统的理想选择。电动摩托车用PMSM驱动系统在起步、加速和上坡阶段需要控制器控制电机输出足够大的转矩,在高速行驶阶段要求能实现宽范围调速。本文以电动摩托车用PMSM驱动系统为研究对象,对比研究了不同的电机控制器算法,具体内容总结如下:(1)根据坐标变换等基础理论知识,搭建表贴式永磁同步电机(Surface-mounted Permanent Magnet Synchronous Motor,SPMSM)矢量控制调速系统仿真模型,其中控制方法为Id=0控制,仿真发现存在抗扰动性差的问题。由于电动摩托车在行驶过程中会产生较多负载扰动,没有有效利用磁阻转矩,为了解决这一问题,搭建内置式永磁同步电机(Internal Permanent Magnet Synchronous Motor,IPMSM)控制系统,速度环控制器改进为基于指数趋近律的滑模变结构控制(sliding mode control,SMC),同时对Id=0控制、最大转矩电流比控制(Maximum Torque Per Ampere,MTPA)进行对比研究。实验表明MTPA控制可以协调转矩及电流的关系,相同电流下发出更大转矩,同时SMC提高了系统的抗扰动性。(2)提出了一种新型滑模控制器。该控制器在指数趋近律中引入加权积分增益结合MTPA,为增加抗扰动性,将原本符号函数改为饱和函数,同时充分利用电机磁阻转矩。仿真结果表明,相比于传统SMC在输出转矩大小相同情况下,本文所提出的控制方法使得三相电流幅值减小1.15A,抖振减小35.02%,增加负载扰动后转速波动减小23.9rpm。(3)研究电动摩托车系统方案,以实现所提出的新型滑模控制器。系统方案分为两部分:应用层和驱动层。所提出新型滑模控制器作为驱动层部分,应用层实现刹车,转矩控制等基本功能。同时做出软硬件需求分析,设计硬件原理图及软件主要流程。通过搭建对拖台架实验性能测试包括电机map图、外特性测试、耐久性测试等。结果显示所提出控制器相比传统电机控制器调速速度范围更大,在峰值功率方面高了0.19k W,最大转矩在每个转速点上高了平均1.84Nm。

关键词： 绝缘栅双极晶体管   剩余使用寿命预测   加速老化仿真实验   深度学习  

摘要： 绝缘栅双极晶体管（insulated gate bipolar transistor,IGBT）在新能源、航空航天等领域有着举足轻重的作用,其健康状态的有效评估和剩余使用寿命（remaining useful life,RUL）的准确预测对保障电力系统稳定运行具有十分重要的意义。由于IGBT使用场景的复杂多变性,传统的基于浅层神经网络的剩余寿命预测模型已不能满足实际工程应用中的精度需求,因此本文以基于深层神经网络的方法对IGBT的健康状态及剩余寿命进行有效评估和准确预测。在对IGBT进行失效机理分析和加速老化仿真实验后得出实验数据的基础上,利用本文所提方法对其失效特征参数在时域上做出预测,以模型预测结果为参量考察IGBT的健康状态,并对IGBT的剩余使用寿命进行准确的预测。论文主要研究内容如下:（1）首先为验证IGBT失效特征参数与其剩余使用寿命之间的关系,选用6支IGBT作为实验体,建立了IGBT加速老化仿真模型,以实时收集IGBT老化过程中的关键性参数。通过对IGBT工作原理、失效机理的分析及相关参考文献的查阅,验证了仿真实验数据的有效性,并从中选取集电极-发射极饱和压降(VCE-on)作为IGBT老化失效过程中的失效特征参数,将其值随着器件老化增加15%作为本文IGBT的失效阈值。（2）其次为了对IGBT健康状态做出准确评估,构建了长短时记忆（long short-term memory,LSTM）神经网络模型,并在其基础上引入经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）。通过将时序数据利用EMD算法分解后再依次预测,之后合并预测结果,实现对IGBT失效特征参数的准确预测,即对IGBT的健康状态做出准确评估。最终通过NASA PCo E实验室公开的IGBT加速老化试验数据集的实验证明,本文所用的EMD-LSTM模型相较于其它对比模型在IGBT健康状态评估应用中具有更高的预测精度。（3）针对在IGBT剩余寿命预测过程中模型训练效率低、深度网络模型人工调参困难及当前预测方法精度低的问题,提出了一种带注意力机制（attention）的基于贝叶斯优化（Bayesian optimization algorithm,BOA）的双向长短时记忆（bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM）神经网络模型。在模型的构建过程中,以Bi-LSTM网络为基础,通过BOA的加入解决深层网络人工调参困难的问题;而注意力机制的引入,使得网络模型在训练过程中能够更好的利用历史特征信息。最后,利用剩余寿命预测过程中常用的模型评估指标:均方根误差（root mean square error,RMSE）和平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error,MAPE）对预测模型进行性能评估。通过对本文IGBT加速老化仿真实验所获数据集的实验研究结果表明,本文所用的BOA-Attention-Bi-LSTM模型能够对6支在不同实验条件下的IGBT进行剩余使用寿命的准确预测,且预测结果优于对比模型预测结果,结果表明本文所提方法能够有效应用于IGBT的剩余使用寿命预测中,且具有一定的实际工程应用价值。

关键词： 最优控制   自适应动态规划   神经网络   进化计算   Lyapunov稳定性  

摘要： 经典最优控制理论中的动态规划方法在复杂系统优化问题上面临“维数灾难”困境，在诸多实际应用中受到限制。自适应动态规划(Adaptivedynamicprogramming,ADP)以动态规划方法为基础，结合强化学习和神经网络等技术，可有效求解非线性哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程，能够避免动态规划中的“维数灾难”问题，在解决复杂非线性系统的优化控制问题中具有极大潜力。近十年来，基于ADP的优化控制方法取得了重大的进展，已广泛用于解决最优镇定、轨迹跟踪、微分博弈、不确定性等问题。然而，随着信息技术的快速发展，现代被控系统的规模不断增大，海量数据需要采集、存储和计算，而现实中硬件资源是有限的，传统的优化控制方法面临着巨大的挑战。如何设计高效的控制结构，节约计算资源，是亟需解决的问题。同时，如何在控制系统设计过程中减少评判神经网络训练所需的人力成本和时间成本，有待深入研究。本文将以ADP方法和进化计算算法为基础，以减少计算负担和降低控制器设计所需成本为目的，研究基于神经网络高效训练的多控制器系统优化控制方法。　　本文的主要研究内容如下：　　（1）针对模型部分未知的输入受限Multi-player非线性系统的非零和博弈问题，提出了基于粒子群优化神经网络的积分强化学习事件触发控制方法。引入积分强化学习方法使得控制器设计中的策略评估过程无需系统动态。通过设计非二次型值函数，克服了控制输入受限问题。采用粒子群优化算法训练评判神经网络，避免了传统梯度下降算法中手工选择初始可行权重的难题。针对每个player，利用Critic-only结构求解耦合的哈密尔顿-雅可比方程，获得近似最优的控制策略。引入事件触发机制，设计事件触发阈值以减少控制策略的更新次数，从而节省计算和通信资源。根据Lyapunov稳定性理论，所设计的事件触发控制策略保证了闭环系统稳定。　　（2）针对模型部分未知Multi-player非线性系统的轨迹跟踪控制问题，提出了基于萤火虫优化神经网络的积分强化学习跟踪控制方法。首先，构建由跟踪误差和参考轨迹组成的增广系统，将Multi-player非线性系统的轨迹跟踪控制问题转化为最优控制问题。然后，引入积分强化学习方法，释放了对系统动态的要求。鉴于梯度下降算法训练评判神经网络的收敛率不高，采用萤火虫算法优化评判神经网络。为了获取轨迹跟踪控制策略，利用Critic-only结构求解耦合的哈密尔顿-雅可比方程。通过理论分析，保证了积分强化学习算法的收敛性，并证明轨迹跟踪误差最终一致有界。　　（3）针对模型完全未知的非仿射非线性多智能体系统，提出了基于差分进化神经网络的最优一致性控制方法。根据领导者和跟随者的通信拓扑结构，建立一致性误差动态。通过由一致性误差和预补偿器所组成的增广系统，将非仿射非线性多智能体系统的一致性控制问题转化为仿射非线性多智能体系统的最优控制问题。引入积分强化学习使得所设计的控制方法仅需要系统输入输出数据，避免了对系统动态的要求。考虑梯度下降算法高度依赖于初始可行解的问题，采用了差分进化算法更新评判神经网络权重，提高了系统执行成功率。此外，通过Lyapunov稳定性理论证明了一致性误差最终一致有界性。　　（4）针对模型完全未知的非线性关联系统的跟踪控制问题，提出了基于成功历史的自适应差分进化算法的分散跟踪控制方法。利用系统输入输出数据构建基于神经网络的局部观测器实现系统辨识。为了释放关联项匹配性和范数有界性的假设条件，将关联项中其它子系统状态用其参考轨迹状态取代。通过建立增广子系统，设计反映关联项取代误差、增广子系统状态和控制输入的代价函数，将分散跟踪控制问题转化为最优控制问题。考虑梯度下降算法训练评判神经网络收敛率较低的问题，利用基于成功历史的自适应差分进化算法训练评判神经网络，提高了系统执行成功率。基于Observer-critic控制结构，求解非线性哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程，从而得到分散跟踪控制策略。通过Lyapunov稳定性理论保证了闭环关联系统的跟踪误差是最终一致有界的。　　最后，对全文的研究内容进行了总结和展望。