瞬态更快更稳定
将物理定律与专家策略同时嵌入网络训练，控制器在参数漂移和扰动下仍能输出自适应最优控制信号，性能优于调优的线性控制器和先进数据驱动方法。
Peifeng, Hui · Chenggang, Cui · Lin, Pengfeng · Ghias, Amer M.Y.M. · Niu, Xitong · Chuanlin, Zhang
IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics 2026
控制器直接学习从实时系统动态到最优控制动作的映射，省去传统控制中模型辨识和参数整定环节，在参数变化和扰动下能迅速调整控制信号。
训练中引入安全引导的稳定性正则化，将专家知识作为可微约束，使控制器在不利条件下保持稳定。
在不利条件下同时优于调优的线性控制器和先进数据驱动控制器，展现出更强的综合控制性能。