基于学习的控制方法：理论与应用的系统综述

《Artificial Intelligence Science and Engineering》：A Systematic Review of Learning-Based Control: Theory and Applications

　　

摘要：

基于学习的控制是智能控制理论中的重要进展，它融合了数据驱动学习、反馈优化以及复杂系统控制技术。在现代工业应用中，该技术被广泛应用于机器人操作、自动驾驶、电力电子以及流程工业领域。由于现实世界中的系统往往存在未知动态特性、强非线性以及外部干扰，传统的基于模型的控制方法往往难以实现高精度、强鲁棒性以及自适应优化，从而导致性能下降甚至系统不稳定。基于学习的控制因能够克服基于模型控制的诸多缺陷而备受关注。本文对基于学习的控制技术进行了综述。首先，为非线性动态系统建立了基于学习的控制问题模型。其次，介绍了三类典型的基于学习的控制方法，即基于模型信息的控制、无模型控制以及集成式控制，并重点分析了它们的理论基础和算法实现方式。随后，探讨了每种基于学习的控制方法在不同工程领域的应用情况。最后，本文指出了未来研究的方向。