一种基于积分强化学习的双曲趋近律滑模控制方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供了一种基于积分强化学习的双曲趋近律滑模控制方法，属于柔性机械臂滑模控制技术领域。解决了柔性机械臂系统滑模控制过程中存在的抖振及最优控制的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、根据SMC理论，建立积分切换函数，SMC与强化学习结合的控制框架；S2、设计SMC中的状态反馈项，利用IRL方法求解状态反馈控制增益；S3、采用DHRL方法，减少SMC中由于高频切换项引起的系统抖振。S4、通过柔性机械臂系统验证DHRL的无抖振特性和控制方法的有效性。本发明的有益效果为：本发明实现对柔性机械臂系统的快速鲁棒控制，且能够大大提高柔性机械臂滑模控制系统的收敛速度，并降低控制系统抖振。

《一种基于积分强化学习的双曲趋近律滑模控制方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023112412707，当前法律状态为已下证，由南通大学提出申请，发明人为孙兴建;顾豪杰;谢辉;秦秋月;顾菊平;张新松;史珉;陈楠，申请日期为2023-09-25，公开（公告）日期为2024-04-09，国际专利分类号（IPC）为 G05B 13/04 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了一种基于积分强化学习的双曲趋近律滑模控制方法，属于柔性机械臂滑模控制技术领域。解决了柔性机械臂系统滑模控制过程中存在的抖振及最优控制的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、根据SMC理论，建立积分切换函数，SMC与强化学习结合的控制框架；S2、设计SMC中的状态反馈项，利用IRL方法求解状态反馈控制增益；S3、采用DHRL方法，减少SMC中由于高频切换项引起的系统抖振。S4、通过柔性机械臂系统验证DHRL的无抖振特性和控制方法的有效性。本发明的有益效果为：本发明实现对柔性机械臂系统的快速鲁棒控制，且能够大大提高柔性机械臂滑模控制系统的收敛速度，并降低控制系统抖振。

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