在自主水下航行器(AUV)中，如何结合适应性动态编程(ADP)和神经网络估计器(NNE)来设计一个鲁棒的跟踪控制策略？请详细说明。

结合适应性动态编程(ADP)和神经网络估计器(NNE)设计鲁棒AUV跟踪控制策略是一个高度专业化的技术问题，涉及到控制理论、机器学习和海洋工程等多个领域。为了深入探讨这一问题，我建议你参考《神经网络驱动的鲁棒AUV跟踪控制：ADP在扰动与故障下的应用》一文，它详细介绍了如何将ADP与神经网络相结合来实现这一目标。

参考资源链接：[神经网络驱动的鲁棒AUV跟踪控制：ADP在扰动与故障下的应用](https://wenku.csdn.net/doc/71kh43ek6p?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，适应性动态编程(ADP)是一种基于模型的控制策略，它通过迭代学习过程，无需精确的系统模型，就能找到最优控制策略。而神经网络估计器(NNE)则能够模拟复杂的非线性函数关系，用来估计系统的动态特性，例如舵机故障和海洋流扰动。

在设计鲁棒跟踪控制策略时，首先需要定义一个性能指标函数，该函数用于评估系统当前状态与期望状态之间的差异。接下来，通过两个神经网络估计器(NNEs)来分别估计舵机故障和海洋流扰动对AUV性能的影响。然后，这些估计值被用于ADP框架中构建性能指标函数。

利用政策迭代(PI)策略，可以通过迭代方式逼近解决哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程。HJB方程是控制理论中用于求解最优控制问题的重要数学工具。通过构造动作神经网络和价值函数（即批评神经网络），控制器能够在不确定性因素存在的情况下，寻找使系统状态保持在预定安全域内的最优策略。

最后，通过Lyapunov稳定性定理，可以证明所设计的控制策略具有均匀最终有界性(UUB)的特性，即系统能够保持稳定跟踪性能，即使在面对舵机故障和海洋流扰动的情况下也能稳定运行。这种设计方法确保了AUV在海洋环境中的鲁棒性和可靠性。

对于希望进一步研究并实践这一控制策略的读者，我强烈推荐这篇论文，它不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用上具有重要的指导意义。通过学习论文中的方法和理论，研究者和工程师可以更好地理解和应用ADP和神经网络技术来提升自主水下航行器的性能。

参考资源链接：[神经网络驱动的鲁棒AUV跟踪控制：ADP在扰动与故障下的应用](https://wenku.csdn.net/doc/71kh43ek6p?spm=1055.2569.3001.10343)