零和微分博弈的模块化机械臂执行器加性故障最优容错控制方法及设备

本申请公开了一种零和微分博弈的模块化机械臂执行器加性故障最优容错控制方法及设备，涉及机器人控制算法领域，该方法包括：通过关节摩擦力矩表征非线性阻尼特性，利用交联耦合项描述多关节动态相互作用，构建了包含故障的动力学模型。采用径向基神经网络辨识器在线更新模型中的不确定项，提升模型精度。基于位置误差构建性能指标函数，将执行器故障与控制器输入视为零和微分博弈的对立双方，通过单评判神经网络逼近性能指标函数，近似求解哈密顿‑雅可比‑艾萨克斯方程，获得最优容错控制策略。本申请博弈论与神经网络相结合，在降低系统能耗综合的同时，有效解决了模块化机械臂的动态未知故障问题，实现了对模块化机械臂的实时最优控制。