【摘 要】
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当受控系统的数学模型完全未知时，应用同时扰动随机逼近算法（SPSA）建立数据驱动控制方法是比较可行的．文中对SPSA及其改进算法的原理和有效性进行了研究，分析了其在面向控制中的梯
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当受控系统的数学模型完全未知时，应用同时扰动随机逼近算法（SPSA）建立数据驱动控制方法是比较可行的．文中对SPSA及其改进算法的原理和有效性进行了研究，分析了其在面向控制中的梯度逼近效率不高等不足，提出了一种针对控制问题的单边SPSA算法，该算法在实际控制中节约1／3的数据，使得其收敛速度和精度能够适用于控制问题．然后将单边SPSA与数据驱动控制方法相结合，提出了基于动态历史偏差的数据利用方案，对神经网络结构的函数逼近器进行直接自适应权值调整．仿真结果表明，该数据驱动方法完全不依赖于模型，对非线性系统进
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