针对不确定机器人系统的事件触发式智能评论家控制：在干扰衰减条件下保证最优跟踪性能

本文提出一种事件触发的自适应critic最优跟踪策略，有效抑制机械臂系统在模型扰动和外部干扰下的跟踪误差，通过零和博弈理论设计性能指标，结合事件触发机制降低计算负载，并利用李雅普诺夫稳定性理论验证系统收敛性。

　　
本文针对存在模型不确定性和外部扰动的机器人机械臂系统，提出了一种融合事件触发机制、自适应批评学习和零和博弈理论的协同控制策略。该研究在机器人动态控制领域具有突破性意义，通过构建扩展系统将复杂跟踪问题转化为标准最优控制问题，同时创新性地将动态事件触发机制与智能控制算法相结合，为工业机器人、医疗机械臂等实际应用提供了高效解决方案。

研究背景方面，机器人动态系统普遍存在非线性、时变性和多扰动耦合等挑战。传统控制方法如滑模控制虽然具备抗扰动的特性，但存在计算复杂度高、控制输入饱和等问题；自适应控制虽然能处理参数不确定性，但难以有效抑制外部扰动；基于模型的鲁棒控制方法则受限于精确模型要求。现有研究多聚焦于单一扰动抑制或参数估计补偿，缺乏对模型不确定性和外部扰动的系统性解决方案。

本文的核心创新体现在三个层面：首先，构建了由跟踪误差动态和参考指令模型组成的扩展系统，将原本依赖时变性能指标的跟踪控制问题转化为具有恒定性能指标的最优调节问题。这种系统级建模方法不仅简化了控制结构设计，更为后续控制策略的制定奠定了数学基础。其次，创新性地引入零和微分博弈框架，将控制输入与外部扰动视为对抗双方，通过建立博弈对偶模型实现扰动抑制与控制优化的协同求解。这种对抗性建模方式突破了传统控制方法将扰动视为被动干扰的局限，有效提升了控制鲁棒性。最后，研发了具有动态事件触发特性的自适应 critic 算法，通过实时调整神经网络的更新频率，在保证跟踪精度的前提下将计算资源消耗降低约40%。

方法设计方面，研究团队构建了包含三个核心模块的智能控制框架：动态事件触发机制负责实时监测系统状态，当跟踪误差或扰动能量超过预设阈值时触发控制律更新；改进的适应性批评网络通过双神经网络结构同步逼近最优控制律和扰动抑制律；博弈均衡求解模块则基于Lyapunov稳定性理论，推导出控制输入与扰动间的最优策略对偶关系。特别值得关注的是，提出的动态事件触发机制具有自适应性特征，可根据系统运行状态自动调整触发频率，在保证控制精度的同时显著降低计算负荷。

理论验证部分严格遵循Lyapunov稳定性理论，构建了包含状态误差、神经网络权重和触发机制偏差的三维Lyapunov函数。通过数学推导证明该函数在系统运行过程中单调递减，从而确保整个控制系统的渐近稳定性。实验部分采用双连杆机械臂的典型模型进行验证，对比了传统PD控制、自适应控制以及本文方法在阶跃扰动和参数摄动下的性能表现。仿真数据显示，在存在0.5N·m阶跃干扰和20%参数不确定性的条件下，本文方法将跟踪误差降低至0.02mm以内，响应时间缩短至传统方法的1/3，且控制输入幅值保持在±5N·m安全范围内。

应用价值方面，该研究成果具有显著的实际推广意义。在工业自动化领域，可应用于机械臂轨迹跟踪系统，通过降低30%的实时计算量实现更高效的产线作业；在医疗机器人领域，事件触发机制可避免频繁的控制律更新对精密操作的影响，使手术机械臂的跟踪精度达到微米级；在服务机器人领域，动态调整的触发频率能平衡计算资源消耗与控制性能，特别适合具有电池供电限制的移动机器人。研究团队已与三一重工、新松机器人等企业开展合作，初步应用于工业机械臂的轨迹跟踪场景，取得显著经济效益。

该研究在方法论层面也具有重要突破。首次将动态事件触发机制与自适应批评学习相结合，突破了传统智能控制算法对固定计算周期的依赖。提出的零和博弈对偶模型为处理外部扰动提供了新的理论视角，其将控制输入与扰动视为对抗博弈的策略对，使得扰动抑制问题转化为博弈均衡求解问题。这种理论创新不仅完善了智能控制理论体系，更为复杂非线性系统的控制问题提供了普适性解决方案。

研究局限性方面，当前方法主要针对机械臂等具有明确动力学模型的系统，在完全未知的系统环境下仍需进一步研究。事件触发机制的参数整定依赖经验判断，未来可通过迁移学习或强化学习实现自适应整定。此外，仿真环境与真实工业场景在传感器噪声、环境干扰等维度存在差异，需开展更多实地测试验证。

研究团队后续计划将该方法拓展至多机器人协作系统，通过分布式事件触发机制实现控制律的协同优化。同时，结合数字孪生技术构建虚实联动的仿真验证平台，进一步提升算法的工程适用性。该研究为智能机器人控制提供了新的理论工具和技术路线，对推动机器人技术在复杂工业场景中的应用具有战略意义。