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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118244618A
主分类号：G05B11/42
分类号：G05B11/42
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于强化学习算法的PID控制器参数自整定方法，包括以下步骤：通过算法损失函数设计，并对网络输入量进行预处理；构建近端策略优化强化学习算法与PID算法复合框架；算法首先从环境中采集电机的转速信息，之后基于环境信息，批评家网络进行参数更新；基于环境信息与批评家网络输出，对演员网路参数进行优化，演员网络对PID算法内的比例、积分、微分三个参数进行动态调节；重复上述步骤，直至满足强化学习算法终止条件。与传统控制器参数整定方法相比，本发明方法主要面向应用于变工况场景的控制器，本发明的比例参数可基于当前状态，通过神经网络动态调节，使系统具有较小的超调量、上升时间、调节时间等。
主权项：1.一种基于强化学习算法的PID控制器参数自整定方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预实验采集对变工况场景下电机的转速数据进行采集；对所采集的电机转速数据进行数据预测处理，对负载变化区间进行预测；搭建强化学习PID网络模型，模型包括强化学习算法和PID算法，强化学习算法包括两个神经网络，分别为演员网络与批评家网络，同时设置一个经验缓冲区作为数据缓冲；PID算法独立于强化学习算法的更新频率运行，两种算法进行数据交互；强化学习算法训练过程中的转速信号进行归一化，基于信号中的环境信息，批评家网络进行参数更新；基于环境信息与批评家网络输出，对表演家网络参数进行优化，结合短时转速变化信息，对比例控制器的比例、积分、微分三个参数进行调整，以优化控制器综合控制性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于强化学习算法的PID控制器参数自整定方法
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