【摘 要】
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控制系统的响应特性取决于控制律参数,经典的PID方法难以实现参数的自整定。强化学习能够通过系统自身和环境的交互实现参数的自动调整,但是在控制律参数需要频繁调整的应用
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控制系统的响应特性取决于控制律参数,经典的PID方法难以实现参数的自整定。强化学习能够通过系统自身和环境的交互实现参数的自动调整,但是在控制律参数需要频繁调整的应用场合,常规的强化学习方法无法满足实时性要求,而且容易陷入局部收敛。对传统的强化学习方法加以改进后,加快了在线学习速度,提高了强化学习算法的寻优能力。仿真结果表明,该方法可以在一定范围内快速求得全局最优解,提高控制系统的自适应性,为控制系统参数的自整定提供了依据。
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