【摘 要】
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电液伺服系统工作过程中,由于油液黏度随温度的改变而发生变化,缸体与密封圈之间的摩擦力等客观因素的存在,使得电液伺服阀控缸系统的高性能轨迹追踪面临很多挑战。因此,本文以电液伺服阀控缸系统为研究对象,采用系统模型参数辨识与强化学习控制相结合的方法,建立其液压系统模型,完成智能控制策略设计,搭建MATLAB/RTW实时仿真试验台并进行实验验证,以揭示强化学习控制与传统控制在跟踪精度上的差异性。液压伺服系
【基金项目】
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国家重点研发计划（课题编号:2019YFB2005303）—海工装备液压系统自适应稳定控制关键共性技术；
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电液伺服系统工作过程中,由于油液黏度随温度的改变而发生变化,缸体与密封圈之间的摩擦力等客观因素的存在,使得电液伺服阀控缸系统的高性能轨迹追踪面临很多挑战。因此,本文以电液伺服阀控缸系统为研究对象,采用系统模型参数辨识与强化学习控制相结合的方法,建立其液压系统模型,完成智能控制策略设计,搭建MATLAB/RTW实时仿真试验台并进行实验验证,以揭示强化学习控制与传统控制在跟踪精度上的差异性。液压伺服系统理论建模。建立电液伺服阀控缸系统数学模型,给定合理的系统介质、负载以及外部环境,通过将模型非线性因素进行局部线性化处理,确定待辨识的系统数学模型。系统参数辨识及其实验研究。编写Labview子VI闭环控制与数据采集程序,并对ATOS伺服阀进行零点校正,设计参数辨识实验,并且对模型中的未知参数进行最小二乘法参数辨识。基于TD3算法的强化学习控制。分析强化学习中构建智能体Agent、环境、建立Actor与Critic层的特点,替换全连接层为PI层,并在设置奖励函数时讨论误差系数a的合理性;以平均节点奖励变化率为评价标准,选取变化区间较大且变化率平稳的参数进行训练,通过GPU加速训练得到最优的PI参数,并与LQG等算法比较控制效果。液压伺服系统控制实验研究。采用Speedgoat原型目标机作为控制器,搭建快速原型控制试验台,在对IO板卡进行信号测试和转换信号模块设计的基础上,对系统进行开环与闭环控制测试,部署已训练的强化学习策略,通过Data-Inspector模块记录系统在不同策略下对指令信号的跟踪状态,验证控制方案的合理性及控制算法的有效性。
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