一种基于神经网络观测器的双连杆机械臂控制方法及系统

本发明公开了一种基于神经网络观测器的双连杆机械臂控制方法及系统，包括以下步骤：步骤1.建立在外部攻击和扰动下的双连杆机械臂动力学模型；步骤2.基于动力学模型，建立神经网络观测器；步骤3.基于强化学习、动力学模型以及神经网络观测器，建立双连杆机械臂的控制方案；步骤4.基于所述控制方案，在反步法框架下，对双连杆机械臂进行自适应安全控制；本发明对未知因素引发的攻击和扰动，快速变化的攻击和扰动观测；通过性能指标函数，使得控制器实现双连杆机械臂的控制；本发明技术方案通过强化学习算法的学习能力，利用梯度下降法设计出Actor–Critic神经网络自适应更新率，使近似控制器能够逼近实际的控制器。