[发明专利]基于强化学习的工业过程最小-最大优化的容错控制方法在审
| 申请号： | 202210358730.3 | 申请日： | 2022-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN114706356A | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 李雪玉;贾林竹;唐彬彬;王立敏;李春 | 申请（专利权）人： | 海南师范大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 沈阳之华益专利事务所有限公司 21218 | 代理人： | 黄英华 |
| 地址： | 570100 *** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： |
本发明涉及工业控制技术领域，具体是基于强化学习的工业过程最小‑最大优化的容错控制方法。包括：(1)在具有执行器故障和外部扰动的原系统状态空间模型基础上建立包含跟踪误差和状态增量的增广状态空间模型，并根据增广状态空间模型提出性能指标函数；(2)根据性能指标函数提出值函数以及Q函数，并构建相应的最优控制输入、最坏外部扰动及最优控制增益、最坏外部扰动增益的表达式；(3)给定能使系统稳定的最初的控制增益 |
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| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 工业 过程 最小 最大 优化 容错 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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