强化学习-MPC混合优化的拖拉机颠簸试验台协同控制方法

本发明提供了一种强化学习‑MPC混合优化的拖拉机颠簸试验台控制方法及系统。该方法包括：建立拖拉机颠簸试验台系统的耦合非线性状态空间模型，基于耦合非线性状态空间模型设计分层式MPC框架，构建双通道自适应PID控制器，主通道基于改进的LSTM神经网络动态调整PID参数，副通道基于H∞鲁棒控制理论补偿悬挂系统的非线性滞后效应；设计多模态协同策略；引入智能容错机制，通过联邦滤波算法融合多源传感器数据，实现故障定位与信号重构，并结合区块链技术确保实验数据不可篡改及故障追溯完整性。本发明实施例通过强化学习优化MPC权重、LSTM神经网络动态调整PID参数以及FPGA硬件加速，改善了系统对复杂路况及极端负载的鲁棒性和控制精度。