[发明专利]基于强化学习的关节模组不等式约束最优鲁棒控制方法有效
| 申请号： | 202110990167.7 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113703319B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 甄圣超;王君;刘晓黎 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;G06N3/092;G06N3/048;G06N3/082;G06N3/06;G06N3/006 |
| 代理公司： | 合肥金安专利事务所(普通合伙企业) 34114 | 代理人： | 吴娜 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于强化学习的关节模组不等式约束最优鲁棒控制方法，包括：在仿真平台上搭建关节模组虚拟仿真环境，构建强化学习神经网络模型；初始化关节模组虚拟仿真环境；调整强化学习神经网络模型中多层神经元之间的连接权值；随机失活强化学习神经网络模型的一部分神经元，输出关节模组的控制参数信息；收集当前关节模组虚拟仿真环境下的训练数据集；将强化学习神经网络训练得到的最优参数输入到不等式约束最优鲁棒控制器内，将电机运行轨迹约束在一个指定的范围内并显著提高其控制精度。本发明采用粒子群最优算法来调整强化学习神经网络模型中多层神经元之间的连接权值，可以显著提高电机控制精度且能将电机的运行轨迹约束在一个指定的范围内。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 关节 模组 不等式 约束 最优 鲁棒控制 方法 | ||
【主权项】：
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