容错协同控制器

执行器故障下仍稳

用强化学习逼近最优协同控制，免解HJB方程，并在线补偿执行器时变效率损失与偏置故障。

Yu, Cao · 文国兴 · Baoshuo, Feng · 李彬

Information Sciences 2025

技术优势

免解HJB方程

采用强化学习近似，避开强非线性方程的直接求解，降低在线计算负担。

同时补偿两类故障

控制器同时处理时变效率因子与偏置信号，提升容错能力。

理论仿真双验证

从理论分析与计算机仿真两方面验证了方法的可行性与有效性。

应用场景

• 多机械臂协同作业：执行器故障下保持多机械臂协同一致性，避免任务中断。
• 执行器容错控制：在线补偿效率损失和偏置，无需停机维修。
• 强化学习控制：用强化学习近似最优策略，免解复杂方程。