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申请/专利权人：长春工业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的转台伺服系统控制方法，涉及伺服控制技术领域。该方法针对传统转台伺服系统控制方法在面对不确定性干扰与噪声的复杂环境时存在响应速度慢、抗干扰性差与跟踪精度低的问题，提出了基于深度确定性策略梯度算法DDPG的分数阶比例积分微分FOPID控制方法。利用了深度强化学习强大的自适应能力与决策能力，使控制对象能够适应不同工作条件和环境变化，在不断学习中对控制器参数进行调优。仿真结果表明，在转台伺服系统的跟踪任务中本发明所提控制方法明显提高了系统的跟踪精度和鲁棒性。
主权项：1.一种基于深度强化学习的转台伺服系统控制方法，其特征在于：搭建基于分数阶比例积分微分FOPID控制器与深度确定性策略梯度DDPG控制算法下的转台仿真模型，在FOPID控制基础上，确定深度强化学习的状态空间与动作设置，以提高转台跟踪精度与抗干扰能力为目标，利用联合仿真平台对系统进行建模并通过DDPG算法对控制器参数进行调优，具体包括以下几个步骤：1引入无刷直流电机BLDC数学模型，搭建转台与电机的双惯量系统动力学模型，以建立转台伺服系统的非线性数学模型；2针对转台伺服系统数学模型，构建一种无模型的FOPID控制器；3设计基于DDPG算法的FOPID控制方法与算法网络；4将所设计控制方法应用于转台伺服系统的跟踪任务中，通过深度强化学习强大的在线学习能力，在复杂动态条件下实现更精准稳定的跟踪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春工业大学 一种基于深度强化学习的转台伺服系统控制方法
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