可解释模糊策略网络

先验规则+数据混合训练

用规则级先验知识固定的模糊策略网络，训练更快、稳态更稳，还保留了传统控制的可解释性。

Linxiang, Li · 班晓军 · Xie, Shengkun · 邱剑彬

ISA Transactions 2026

技术优势

训练更快

T-S 模糊策略在局部线性化区域的后件固定为最优反馈律，减少了需要学习参数的数量，从而提升样本效率。

稳态更准

在倒立摆基准上，Fuzzy-TD3 的稳态调节性能优于神经演员-评论家基线方法。

决策透明

模糊规则的前件被重新参数化以维持有效划分，并且通过梯度下降训练，因此策略天然具有可解释性。

应用场景

• 机械臂精细控制：用可解释模糊策略控制机械臂，调试时能按规则排查动作异常。
• 工业过程控制：在工业过程中嵌入先验规则，减少试错并保持稳定调节。
• 手术机器人控制：手术机器人采用可解释策略，便于安全审计和规则干预。
• 机器人运动控制：为机器人运动提供由规则与数据共同驱动的可解释控制器。