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基于学习的动态局部模型网络的前馈控制器及其在挖掘机辅助功能中的应用
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究提出了一种学习基础的模型预测控制（LBMPC）方案，旨在提高系统性能并确保安全性。LBMPC通过统计识别工具和维护两个模型，在优化框架中实现安全与性能的分离。同时，研究探讨了基于神经网络的控制器设计，强调在未知系统模型下的闭环稳定性和控制性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种学习基础的模型预测控制（LBMPC）方案，旨在提高系统性能并确保安全性。
- LBMPC利用统计识别工具识别系统的更丰富模型，通过维护两个模型实现安全性和性能的分离。
- 该方案通过选择最小化成本的输入来提高性能，并通过检查模糊模型稳定性来确保安全性和鲁棒性。
- 研究探讨了基于神经网络的控制器设计，强调在未知系统模型下的闭环稳定性和控制性能。
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延伸问答
什么是学习基础的模型预测控制（LBMPC）？
学习基础的模型预测控制（LBMPC）是一种控制方案，旨在提高系统性能并确保安全性，通过维护两个模型实现安全性和性能的分离。
LBMPC如何提高系统的安全性和性能？
LBMPC通过选择最小化成本的输入来提高性能，并通过检查模糊模型的稳定性来确保安全性和鲁棒性。
在未知系统模型下，LBMPC的闭环稳定性如何保证？
LBMPC通过基于神经网络的控制器设计，强调在未知系统模型下的闭环稳定性和控制性能。
LBMPC的应用场景有哪些？
LBMPC可应用于挖掘机等机器人系统的控制，提升其辅助功能和操作性能。
LBMPC与传统控制方法相比有什么优势？
LBMPC通过统计识别工具识别更丰富的系统模型，能够在优化框架中更好地分离安全性和性能，提供更高的鲁棒性。
如何实现LBMPC的控制性能优化？
LBMPC通过选择最小化成本的输入和维护两个模型来优化控制性能，同时确保系统的安全性。
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