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基于改进DDPG-PID的芯片共晶键合温度控制
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作者 刘家池 陈秀梅 邓娅莉 《半导体技术》 CAS 北大核心 2024年第11期973-980,共8页
芯片共晶键合对加热过程中的升温速率、保温时间和温度精度要求较高,在使用传统的比例-积分-微分(PID)温度控制方法时,存在响应时间过长、超调量过大、控制温度不够准确等问题。针对共晶加热台的温度控制问题,提出了一种基于改进的深度... 芯片共晶键合对加热过程中的升温速率、保温时间和温度精度要求较高,在使用传统的比例-积分-微分(PID)温度控制方法时,存在响应时间过长、超调量过大、控制温度不够准确等问题。针对共晶加热台的温度控制问题,提出了一种基于改进的深度确定性策略梯度(DDPG)强化学习算法优化PID参数的控制方法,采用分类经验回放的思想,以奖励值大小为标准对经验进行分类存放,根据智能体当前的状态和下一步动作,从相应的经验池中进行采样并训练,并根据PID控制算法的特性设计了合理的奖励函数,改善了强化学习中奖励稀疏的问题,提高了算法的收敛速度与性能。仿真结果表明,与传统PID控制、常规DDPG-PID控制相比,改进DDPG-PID控制缩短了响应时间,降低了超调量,近乎消除了稳态误差,提高了控制性能和系统稳定性。 展开更多
关键词 芯片共晶键合 深度确定性策略梯度(DDPG)算法 强化学习 温度控制 比例-积分-微分(PID)控制
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模糊PID迭代学习气压模拟系统控制算法研究 被引量:5
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作者 王欢 陈春俊 +1 位作者 杨露 李勇洁 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第4期77-82,112,共7页
高速列车车内气压变化影响乘客的舒适性,基于综合舒适度模拟试验台,抽象出气压模拟系统以模拟车内典型气压变化工况。针对气压模拟系统可重复性模拟车内典型气压变化及其难以精确建立数学模型等特点,建立该系统的质量-压力转换数值模型... 高速列车车内气压变化影响乘客的舒适性,基于综合舒适度模拟试验台,抽象出气压模拟系统以模拟车内典型气压变化工况。针对气压模拟系统可重复性模拟车内典型气压变化及其难以精确建立数学模型等特点,建立该系统的质量-压力转换数值模型,并根据系统特点设计模糊PID迭代学习控制算法对系统的压力控制进行研究。仿真结果表明:在收敛速度方面,该算法较模糊迭代控制提升34.48%,较传统PID迭代控制提升44.12%;在控制精度方面,该算法较模糊迭代控制提升20.14%,较传统PID迭代控制提升21.00%。综上所述,该算法能够有效提高控制系统的控制精度和收敛速度,改善系统的动态性能。 展开更多
关键词 高速列车 气压模拟 模糊PID迭代学习控制 多容耦合 质量-压力转换模型
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基于去伪策略的间歇过程自适应迭代学习 被引量:2
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作者 王晶 王玥 +2 位作者 王伟 曹柳林 靳其兵 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1318-1325,共8页
针对间歇聚合反应的质量控制问题,设计一种双层迭代学习的控制结构:外层面向批次间可测的终点质量指标采用基于在线式最小二乘支持向量机的终端质量学习控制,为内层控制提供最优的设定值;对于内层面向批次内可测的过程变量,提出基于去... 针对间歇聚合反应的质量控制问题,设计一种双层迭代学习的控制结构:外层面向批次间可测的终点质量指标采用基于在线式最小二乘支持向量机的终端质量学习控制,为内层控制提供最优的设定值;对于内层面向批次内可测的过程变量,提出基于去伪策略的自适应迭代学习控制方案,可以较好地解决批次间温度设定值发生改变的问题,提高内层控制鲁棒性。内层控制方法具体如下:首先给出基于共轭梯度法的改进去伪控制算法,然后将改进的去伪控制算法应用于迭代学习的控制框架中,利用去伪算法的实时自适应能力来调整内层迭代学习控制的控制器参数,并以闭环P型迭代学习控制算法为基础推导去伪迭代学习控制器参数自适应律的数学描述。最后,将本文的方法应用于典型的间歇聚合反应过程。仿真结果表明:该方法具有良好的控制效果,在一定程度上可以克服传统迭代学习算法要求参考曲线在迭代过程中保持一致的缺点,而且具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 去伪策略 自适应迭代学习 间歇聚合过程 质量-温度双层学习控制
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