强化学习DDPG算法在Simulink与MATLAB中的实现与应用：自适应PID与模型预测控制融合的新尝试,基于强化学习DDPG算法的自适应控制及机械臂轨迹跟踪优化研究,强化学习算法，DDPG算法，在simulink或MATLAB中编写强化学习算法，基于强化学习的自适应pid，基于强化学习的模型预测控制算法，基于RL的MPC，Reinforcement learning工具箱，具体例子的编程。 根据需求进行算法定制： 1.强化学习DDPG与控制算法MPC，鲁棒控制，PID，ADRC的结合。 2.基于强化学习DDPG的机械臂轨迹跟踪控制。 3.基于强化学习的自适应控制等。 4.基于强化学习的倒立摆控制。 ,核心关键词： 强化学习算法; DDPG算法; Simulink或MATLAB编写; MPC; 自适应PID; 模型预测控制算法; RL工具箱; 结合控制算法; 鲁棒控制; 轨迹跟踪控制; 机械臂; 倒立摆控制。,强化学习在控制系统中的应用与实现：从DDPG到MPC及PID鲁棒自适应控制

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题，采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络，运用EC-RBF学习算法，采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络，一个用来实现对机械臂进行模型辨识，一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真，结果表明，使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度，且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度，从而使得控制过程较迅速。

模糊规则优化的滑模控制器实现两连杆机械臂的轨迹跟踪控制

本文主要是对机械臂轨迹跟踪学习过程中的笔记，设计了一种基于RBF神经网络的滑模控制器对二自由度机械臂进行轨迹跟踪。其中，使用Lyapunov稳定性定理判断系统的稳定性和收敛性，然后通过MATLAB/Simulink仿真对所建立的模型进行验证。先对是否加入鲁棒项分别对机械臂的角度、速度和关节力矩进行跟踪对比，然后使用不同的滑模系数观察对系统的影响。仿真结果表明，加入鲁棒项后的控制器稳定速度更快，收敛效果更好；针对不同的滑模系数，滑模系数越小，收敛效果更好，稳定时间更快。但是滑模系数有一个临界值，而且，虽然滑模系数越小的效果更好，但是系统的响应时间也变得更慢。

模糊规则优化的滑模控制器实现两连杆机械臂的轨迹跟踪控制

针对云模型理论的研究现状以及传统的 PID控制器存在的控制参数适应性差、处理复杂非线性问题手段单一等缺陷，本文首先对二自由的机械臂进行了运动学和动力学分析，给出了机械臂数学模型；然后在考虑实际操作中机械臂存在的死区、未知负载等非线性因素的前提下，设计出了一维云模型控制器；最后在 Matlab的仿真平台下对所建立的模型进行仿真，得到高精度的关节位置、位置误差等状态变量的轨迹跟踪曲线。实验结果表明此控制器对参数变化具有很强的适应性，解决了传统的 PID控制存在的问题，使机械臂能够快速、精确地沿着目标轨迹运行。

移动平台 机械臂 轨迹跟踪 Coordinating Locomotion and Manipulation of a Mobile Manipulator

单神经网络PID机械臂轨迹跟踪控制MATLAB仿真程序，对象：二关节机械臂

基于指数趋近律的滑模轨迹跟踪控制(对象二自由度机械臂)，matlab/simulink仿真程序

针对机械臂轨迹跟踪控制中存在建模误差以及外界干扰造成的控制性能下降问题，提出一种改进的自适应神经滑模控制方法。分别选取状态反馈和改进的神经网络滑模方法来控制系统的确定部分和不确定部分。利用神经网络的非线性 映射能力自适应地学习系统不确定性的未知上界，其输出作为滑模控制器的动态补偿项，Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法推导得到神经网络权值更新律。为保证神经网络映射的有效性，提高收敛速度，采用遗传算法对神经网络结构参数进行优化。双关节机械臂系统的仿真结果表明了该方案的有效性。