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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的电机伺服系统控制方法。方法包括：实时采集伺服电机的电机状态；将伺服系统的待整定控制参数和特定的双延迟深度确定性策略梯度TD3算法融合，然后将电机状态输入算法中训练，算法将优化后的待整定控制参数同步至伺服系统后对伺服电机进行控制，伺服电机实时输出电机状态至算法中完成循环，直至算法收敛，输出整定完成的控制参数并输入伺服系统中进而对伺服电机进行控制。本发明方法能实现伺服系统控制参数的自动化智能调节，减少人工干预，提升效率，还能通过优化参数提高伺服系统的控制精度和响应速度，增强伺服系统适应性，使其能在不同生产环境和工况下保持稳定高效运行。
主权项：1.一种基于深度强化学习的电机伺服系统控制方法，其特征在于，包括：1实时采集伺服电机在运行过程中的电机状态；2构建特定的双延迟深度确定性策略梯度TD3算法，将用于控制伺服电机的伺服系统的待整定控制参数和特定的双延迟深度确定性策略梯度TD3算法进行融合，然后将伺服电机的电机状态输入特定的双延迟深度确定性策略梯度TD3算法中进行训练，特定的双延迟深度确定性策略梯度TD3算法实时将优化后的待整定控制参数同步至伺服系统后对伺服电机进行控制，伺服电机实时输出电机状态至特定的双延迟深度确定性策略梯度TD3算法中完成循环，直至特定的双延迟深度确定性策略梯度TD3算法收敛，最终输出整定完成的控制参数并输入伺服系统中，伺服系统最终输出控制信号至伺服电机进行控制，实现伺服系统的控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于深度强化学习的电机伺服系统控制方法
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