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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本文针对一类具有执行器故障和全状态约束的非线性倒立摆系统，提出了一种基于强化学习技术的控制方案。该方案基于自适应动态规划方法。从故障观测器获得的估计执行器故障被用来构建一个改进的性能指标函数。利用该性能指标函数，可以将容错控制问题转化为最优控制问题。同时，考虑到全状态约束的影响，设计了一个对数型壁垒李雅普诺夫函数来解决约束问题。利用策略迭代法，通过构造一个评判者神经网络来求解哈密顿‑雅可比‑贝尔曼方程。李亚普诺夫稳定性定理保证了闭环系统是一致有界的。通过理论分析和仿真相结合的方法，最终验证了其有效性。
主权项：1.基于强化学习的非线性倒立摆控制系统容错跟踪控制方法，其主要设计过程包括如下四个步骤：步骤一、考虑非线性倒立摆控制系统的数学模型，并将其化为一般非线性系统形式。步骤二、对于被控系统发生的未知执行器故障，设计故障估计观测器来获取故障估计值。步骤三、结合反步法控制技术，设计最优性能指标和实际控制器。
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百度查询： 南京邮电大学 基于强化学习的非线性倒立摆控制系统容错跟踪控制方法
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