[发明专利]基于无模型强化学习的内燃机起动控制策略、控制系统及汽车有效
| 申请号： | 202211051698.0 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115478948B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 高金武;李昕放;胡云峰;陈虹 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | F02D41/06 | 分类号： | F02D41/06;F02D41/14;F02D45/00;G06F30/27 |
| 代理公司： | 吉林省中玖专利代理有限公司 22219 | 代理人： | 姜姗姗 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于无模型强化学习的内燃机起动控制策略、控制系统及汽车，首先建立了内燃机起动系统框图，然后设计基于嵌入辅助轨迹的算法并应用，基于此设计了带有自适应控制器的内燃机起动系统结构，进一步更新设计了基于辅助轨迹的嵌入式神经网络算法并应用，最后给出了速度模块的方框图。本发明开发出一种不引入探测噪声的完全无模型算法，并且在内燃机起动系统的框架内保证了收敛性和稳定性，大大提高了系统的性能，改进了传统的无模型算法，并将其与强化学习算法结合起来，利用现代控制理论设计了一种具有最优自适应控制的系统，其更好地解决了内燃机起动问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模型 强化 学习 内燃机 起动 控制 策略 控制系统 汽车 | ||
【主权项】：
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