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题名基于深度强化学习算法的机器人浮动打磨执行装置研究
被引量：4
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作者
张一然
杨龙
袁博
李长耿
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机构
中车青岛四方机车车辆股份有限公司
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出处
《制造技术与机床》
北大核心
2023年第11期18-22,28,共6页
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文摘
为实现机器人恒力打磨的需求,文章设计了浮动打磨执行器,进行了打磨控制算法研究和浮动打磨执行器的结构设计,并对浮动打磨执行器系统进行受力分析和动力学建模。在传统PID控制算法的基础上,采用DDPG深度强化学习算法进行PID控制参数的整定,并开展浮动打磨执行器恒力性能实验验证。实验结果表明,文章设计的浮动打磨执行器能够满足恒力控制的要求。通过DDPG深度强化学习算法对PID控制参数整定,减少了繁琐的调参步骤,且具有更好的恒力控制性能。
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关键词
浮动打磨
恒力控制
深度强化学习
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Keywords
floating grinding
constant force control
deep reinforcement learning
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分类号
TH705
[机械工程—精密仪器及机械]
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