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倒立摆系统鲁棒控制的强化学习方法研究

一、引言

倒立摆系统作为一种典型的非线性、不稳定、高阶次的控制对象，在控制理论研究中具有重要地位。其控制难度大，对控制算法的鲁棒性要求极高。近年来，随着人工智能技术的快速发展，强化学习作为一种新兴的机器学习方法，在倒立摆系统控制中展现出强大的潜力。本文旨在研究倒立摆系统的鲁棒控制，并探讨强化学习方法的应用。

二、倒立摆系统概述

倒立摆系统是一种典型的物理实验装置，由一个可在水平面上自由摆动的摆杆和一个可上下移动的底座组成。其控制目标是在不稳定的条件下，通过控制底座的移动使摆杆保持竖直状态。由于系统的高阶次、非线性和不稳定性，使得传统控制方法难以实现精确控制

该用户很懒，什么也没介绍

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