Nonlinear System Control with Reinforcement Learning and Neural Networks Based Lyapunov Functions

Authors

Keywords:

Lyapunov function, Neural Network, Reinforcement Learning, Intelligent control

Abstract

This paper deals with the problem of finding the control Lyapunov function that keeps the system stable. To find the Lyapunov function, this paper proposes the use of reinforcement learning with two neural networks based on the Lyapunov stability theory. The proposed control is applied in two nonlinear systems. The simulations show the good performance of the proposed technique and proved that reinforcement learning and neural networks are an excellent mathematical tool to deal with control design problems.

Author Biography

Fábio Meneghetti Ugulino de Araújo, UFRN

Possui graduação em Graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal da Paraíba (1995), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal da Paraíba (1998) e doutorado em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (2002). Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica e de Computação, com ênfase em Sistemas de Controle, atuando principalmente nos seguintes temas: Controle de Processos, Automação Industrial e Inteligência Artificial.

Published

2020-10-06
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