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发明公开
一种基于强化学习算法的PID控制器参数自整定方法审中-实审

公开(公告)号：CN118244618A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410336652.6

申请日：2024-03-22

申请人： 华南理工大学

发明人： 高筠砚 , 刘亚俊 , 赵诣卓 , 陈文 , 曾俊峰 , 祝远桥 , 刘健威

IPC分类号： G05B11/42

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。