基于端口哈特顿系统的数据辅助控制通用性分析

本文引入一种假设性混合控制框架，用于端口哈特顿（port-Hamiltonian, p$\mathcal{H}$）系统，采用基于数据辅助控制（Data-Assisted Control, DAC）的动态分解方法。系统演化分为两个固定拓扑的部分：右侧（RHS）—处理最坏情况参数不确定性的本征哈特顿流；左侧（LHS）—处理结构和参数不确定性的耗散/输入流。虚拟端口变量 $\Pi$ 作为这两个组件之间的接口。非线性控制器管理本征哈特顿流，确定 desired port control value $\Pi_c$。同时，应用强化学习（Reinforcement Learning, RL）于耗散/输入流，以学习智能体，将 $\Pi_c$ 映射到实际系统输入。该混合方法有效管理 RHS 的不确定性，同时保持系统的固有结构。关键优势包括：通过 LHS 控制器参数实现可调性能；通过端口变量 $\Pi$ 提高 AI 的可解释性和可解释性；实现对安全性和状态可达性的硬/软约束保证；相较于端到端解决方案，降低学习假设类的复杂度；利用 LHS 先验知识和系统哈特顿方程提高状态/参数估计，解决部分可见性问题。本文详细阐述了 p$\mathcal{H}$ 表述、分解推导以及模块化控制器架构。除设计外，本文还重要地考察了稳定性和鲁棒性分析与合成，为更深入的理论研究铺平了道路。一个应用实例——具有非线性动力学的摆锤——被模拟以演示该方法在未来研究中的实证和现象学优势。