【摘 要】
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针对被控系统的不确定性和非线性特征,提出了一种基于强化学习的随机振动主动控制策略。采用深度确定性策略梯度(DDPG)的强化学习算法设计振动控制器,该过程不涉及专家经验,完全由算法和数据自主交互学习完成。控制器是一个多层神经网络模型,这种由强化学习算法设计的控制器称为RL-NN控制器。通过两个数值仿真算例验证了RL-NN控制器的性能,其中考虑不确定性的单自由度系统主动控制效果达97%,考虑不确定性和非线性的车辆1/4悬架系统半主动控制效果达74%,结果表明RL-NN控制器对不确定性和非线性系统具有优异的振动
【机 构】
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西安交通大学航天航空学院,北京宇航系统工程研究所
【基金项目】
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战略火箭创新基金(Y20054)。
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针对被控系统的不确定性和非线性特征,提出了一种基于强化学习的随机振动主动控制策略。采用深度确定性策略梯度(DDPG)的强化学习算法设计振动控制器,该过程不涉及专家经验,完全由算法和数据自主交互学习完成。控制器是一个多层神经网络模型,这种由强化学习算法设计的控制器称为RL-NN控制器。通过两个数值仿真算例验证了RL-NN控制器的性能,其中考虑不确定性的单自由度系统主动控制效果达97%,考虑不确定性和非线性的车辆1/4悬架系统半主动控制效果达74%,结果表明RL-NN控制器对不确定性和非线性系统具有优异的振动
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