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申请/专利权人：石家庄铁道大学
摘要：本发明涉及磁悬浮控制技术领域，尤其涉及一种EMS型磁悬浮列车悬浮架深度强化学习协同控制方法，方法包括：建立磁悬浮列车中的单侧悬浮架悬浮系统的动力学模型，系统包括位于悬浮架同侧的两块电磁铁模块；建立深度强化学习协同控制算法，其包括：基于系统动力学模型建立单侧悬浮架悬浮系统深度强化学习环境模型；建立SAC算法及初始SAC智能体后通过其与深度强化学习环境模型得到深度强化学习协同控制算法；通过深度强化学习环境模型和深度强化学习协同控制算法训练得到SAC智能体模型，通过训练后的SAC智能体控制器实现在不同扰动下对任一单侧悬浮架悬浮系统的控制。该方法保证了单侧悬浮架悬浮系统的稳定运行。
主权项：1.一种EMS型磁悬浮列车悬浮架深度强化学习协同控制方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一、针对磁悬浮列车中的单侧悬浮架悬浮系统，建立系统动力学模型；所述单侧悬浮架悬浮系统包括位于悬浮架同侧的电磁铁模块Ⅰ和电磁铁模块Ⅱ，所述电磁铁模块Ⅰ包括悬浮电磁体线圈Ⅰ、悬浮电磁体线圈Ⅱ和控制器Ⅰ，电磁铁模块Ⅱ包括悬浮电磁体线圈Ⅲ、悬浮电磁体线圈Ⅳ和控制器Ⅱ；步骤二、建立深度强化学习协同控制算法，其包括：步骤S201、基于所述系统动力学模型建立单侧悬浮架悬浮系统深度强化学习环境模型；步骤S202、建立SAC算法及初始SAC智能体，之后通过所述深度强化学习环境模型、所述SAC算法及所述初始SAC智能体得到深度强化学习协同控制算法；步骤三、通过所述深度强化学习环境模型和所述深度强化学习协同控制算法训练得到SAC智能体模型，其包括：步骤S301、设置训练过程中的训练回合数、单回合最大步数、采样控制周期和终止条件；步骤S302、训练过程的每一回合中，回合开始前将环境重置，每个回合中SAC智能体输出电流控制悬浮系统，满足终止条件时终止本回合训练随即进入下一回合，否则训练至本回合结束后再进入下一回合；步骤S303、当训练回合数达到所设定的训练回合数后得到训练后的SAC智能体控制器；步骤四、通过所述训练后的SAC智能体控制器实现在不同扰动下对任一单侧悬浮架悬浮系统的控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石家庄铁道大学 EMS型磁悬浮列车悬浮架深度强化学习协同控制方法
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