控制工程基于强化学习的不确定离散非线性系统事件触发优化控制：时滞与故障容错系统的设计与实现（论文复现含详细代码及解释）

内容概要：该论文研究了不确定离散非线性系统的优化控制问题，提出了基于强化学习的事件触发控制策略。主要内容包括：(1)针对含未知动态的时滞非线性系统，设计了强化学习最优控制策略和事件触发机制，利用神经网络逼近价值函数和预测状态；(2)针对状态受限的非线性系统，提出了故障容错最优控制方法，通过神经网络故障观测器和强化学习设计控制器。两种方法均通过实例验证了有效性，提高了资源利用率并保证了系统稳定性。 适合人群：具备一定编程基础，对非线性系统控制、强化学习、故障诊断等领域感兴趣的科研人员及工程师。 使用场景及目标：①适用于工业自动化、机器人控制等领域，特别是在存在时滞和不确定因素的复杂环境中；②目标是通过强化学习和事件触发机制提高系统的响应速度、稳定性和资源利用率，同时降低通信负担和控制成本。 其他说明：本文不仅提供了理论分析和算法设计，还给出了详细的Python实现代码，包括神经网络结构、控制策略、故障观测器等。通过实际案例测试，验证了所提方法的有效性和优越性。阅读时应重点关注代码实现细节和实验结果，以便更好地理解和应用这些先进的控制技术。