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基于強化學習的神經網絡逆控制器進行控制的方法

835   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 07:02:25
本發明提出一種基于強化學習的神經網絡逆控制器進行控制的方法，神經網絡控制包含神經網絡逆控制器和神經網絡模型兩部分，神經網絡模型主要用于對被控制對象進行辨識，并向神經網絡逆控制器提供被控制對象信息。神經網絡逆控制器采用強化學習中的行動者?評論家結構，行動者采用神經網絡根據評論家提供的值函數學習控制策略，依據策略函數給出下一步控制增量，評論家采用神經網絡建立狀態、行動與值函數的擬合關系，值函數根據預測控制中的性能評價函數設置，能有效解決控制系統的遲延問題。本發明的方法能夠適應時滯系統的控制要求，能根據被控參數未來的趨勢使執行機構提早動作，抑制被控量的波動，同時能適應被控對象時變和非線性的特性，提高控制品質和穩定性。
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“基于強化學習的神經網絡逆控制器進行控制的方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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