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基于观测器的机器人自适应控制，利用强化学习和傅立叶级数展开( Observer-based adaptive control of robot manipulators using reinforcement learning and the Fourier series expansion )
G Khodamipour S Khorashadizadeh M Farshad
设计具有未知动态特性的非线性系统（如机器人系统）的观测器-控制器结构是控制工程中的一个热门研究领域。本文的创新之处在于提出了一种基于观测器的基于强化学习(RL)的机器人无模型控制器。提出的控制器计算满足满意跟踪性能的所需电机电压。此外，利用Fourier级数展开对观测器模型和RL控制器中的不确定性和非线性进行了估计和补偿。仿真结果以及与前人的相关工作（扩展状态观测器和径向基函数神经网络）的比较表明，该方法具有良好的性能。
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