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本发明提出一种基于深度学习的四足机器人运动的控制方法包括：S1：将四足机器人第一本身状态信息和第一外部环境信息输入强化学习算法中；S2：所述强化学习算法根据四足机器人运动参考轨迹做出足端轨迹规划，控制电机转动四足机器人运动；S3：得到四足机器人第二本身状态信息和第二外部环境信息输入至强化学习算法中，输出奖励值；S4：重复上述步骤，迭代出更高的累积奖励值，优化四足机器人的运动轨迹；实现四足机器人在路况复杂环境下步态稳定问题和步态规划。运用D‑H矩阵构建仿真模型，结合策略梯度和深度强化学习算法，构建相应的深度强化学习模型，通过不断学习训练以实现四足机器人在复杂路况中稳定运动。

本发明涉及电路检测技术领域，公开了一种LC谐振电路的故障检测方法和故障检测装置，其在LC谐振电路的输入正端和输出正端分别提供扫频信号，采集负端的响应，获得两组幅频、相频特征，并根据幅频、相频特征中的定性特征获得多个故障范围，再根据多个故障范围的交集获得最终故障类型。本发明提供的LC谐振电路的故障检测方法和故障检测装置基于幅频、相频特征，通过定性分析和反向激励分析，可有效准确地定位出LC谐振电路中的各种故障，且不受谐振电路中各元件的具体参数影响，可适用于各种参数不同的LC谐振电路的故障检测，通用性强。