【摘 要】
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针对存在不确定性执行器故障的可重构机器人系统,提出一种基于自适应动态规划(ADP)的在线故障补偿控制。将利用策略迭代算法求解HJB方程获取的近似最优反馈控制器,基于可重构
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0854),蚌埠学院自然科学研究重点项目(2019ZR01zd).
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针对存在不确定性执行器故障的可重构机器人系统,提出一种基于自适应动态规划(ADP)的在线故障补偿控制。将利用策略迭代算法求解HJB方程获取的近似最优反馈控制器,基于可重构机器人动力学信息的名义控制器,以及无需故障诊断环节的在线补偿器,三者有效融合构建全局容错控制器,实现兼顾最优性的安全可靠性控制。仿真实验验证了该故障补偿策略的有效性,能够保证可重构机器人系统的稳定性与良好的跟踪性能。
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