最大位置误差降25%
用纯评价动态规划学习最优滑模策略，在保证轨迹精度的同时把控制力矩峰值压下来，给复杂扰动和故障下的机械臂提供低算力容错方案。
杨洲 · 刘海涛 · Huang, Xin
Sensors 2025
基于定量预设性能控制，轨迹严格限制在预设范围内，初始条件约束更宽松，最终最大位置误差比现有滑模方法降低25%。
自适应增益积分终端滑模控制提高了抗干扰能力，同时纯评价网络优化策略以更低计算成本学习最优控制律，使峰值控制力矩降低16.5%，节能效果明显。
纯评价网络动态规划只用评价器拟合非线性，靠残差和历史样本驱动更新，省去动作网络，计算量更小，更容易在线部署到机械臂控制器。
在外部干扰和驱动器故障同时存在时，系统有界稳定由李雅普诺夫定理证明，轨迹不会超出预设边界，可靠性有理论保证。