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题名基于强化学习的过热汽温自适应PI控制器设计
被引量：3
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作者
于来宝
谢兴旺
宋晶
袁博
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机构
中国地质大学地球物理与空间信息学院
武汉城市职业学院机电学院
华中科技大学人工智能与自动化学院
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出处
《江苏大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第6期685-690,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51228701)
2022年湖北省教育厅科学技术研究项目
武城职硕博士专项课题项目(2022whcvcB02)。
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文摘
针对锅炉过热汽温模型结构和参数发生较大变化时常规PID控制效果难以令人满意的问题,提出一款基于actor-critic(AC)强化学习(reinforcement learning, RL)的自适应PI控制器.控制器采用径向基神经网络(RBF-NN)实现AC强化学习结构,其中actor网络输出为PI控制器参数,cri-tic网络对actor网络输出进行评判以生成时序差分(temporal difference, TD)误差信号,TD误差信号驱动RBF网络权值在线更新.介绍了锅炉过热汽温控制系统结构特点,给出了RL-PI控制器设计和算法执行步骤.完成了锅炉过热汽温控制系统的设计.以典型的非线性时变锅炉过热汽温系统为被控对象,进行了正常工况、增益增大、惯性增大、增益突变、惯性突变以及加扰动等6种工况下的仿真试验.结果表明:与模型预测控制、模糊控制以及常规PI串级控制方法相比,该RL-PI控制器具有明显的优势,能够极大提高系统适应工况变换的能力,且具有更强的自学习能力,收敛速度更快,鲁棒性更强.
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关键词
过热汽温
actor-critic学习
强化学习
机器学习
径向基网络
时序差分算法
自适应控制
PI控制
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Keywords
super-heated steam temperature
actor-critic learning
reinforcement learning
machine learning
RBF-NN
temporal difference algorithm
adaptive control
PI control
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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