學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用智能控制技術(shù)產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

工業(yè)過程控制

機器人控制內(nèi)容學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

工業(yè)過程控制中的學(xué)習(xí)控制應(yīng)用1學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)概述學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用在工業(yè)過程控制中，學(xué)習(xí)控制因其不依賴精確數(shù)學(xué)模型而適用于復(fù)雜過程。其核心是通過機器學(xué)習(xí)挖掘過程數(shù)據(jù)中的規(guī)律，用以優(yōu)化控制策略。強化學(xué)習(xí)中的價值函數(shù)是關(guān)鍵指標(biāo)，定義為狀態(tài)-動作對的期望回報。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例1：化工反應(yīng)過程控制在化工反應(yīng)過程控制中，針對反應(yīng)溫度控制這一典型問題，可采用

Q-learning方法實現(xiàn)學(xué)習(xí)控制。將反應(yīng)溫度作為狀態(tài)量，加熱冷卻功率作為控制量，定義以溫度偏差平方為負(fù)值的回報函數(shù)。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例2：智能制造中的裝配過程控制針對汽車發(fā)動機裝配參數(shù)控制問題，可采用深度Q網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行處理。通過將裝配參數(shù)作為狀態(tài)量，設(shè)備操作指令作為控制量，定義以裝配誤差平方為負(fù)值的回報函數(shù)。DQN算法通過最小化損失函數(shù)

L(θ)

來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，其中利用目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)

θ'

保持訓(xùn)練穩(wěn)定性。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例3：電力系統(tǒng)中的頻率控制在電力系統(tǒng)頻率控制中，采用

Actor-Critic方法解決頻率穩(wěn)定問題。將系統(tǒng)頻率作為狀態(tài)量，發(fā)電機輸出功率作為控制量，通過Actor網(wǎng)絡(luò)生成控制策略

π(ft)，Critic網(wǎng)絡(luò)評估值函數(shù)

V(ft)。Critic通過最小化時間差分誤差更新評估參數(shù)

w，Actor則利用策略梯度方法更新策略參數(shù)

θ。產(chǎn)品質(zhì)量特性波動5MIE分析法智能控制技術(shù)

機器人控制中的學(xué)習(xí)控制應(yīng)用2學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)概述學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用在機器人控制領(lǐng)域，學(xué)習(xí)控制通過結(jié)合機器學(xué)習(xí)與自動控制理論，有效解決了傳統(tǒng)方法因系統(tǒng)非線性和不確定性導(dǎo)致的控制難題。以機器人臂控制為例，在建立系統(tǒng)動力學(xué)方程離散化模型后，可采用強化學(xué)習(xí)方法進(jìn)行控制策略優(yōu)化。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例1：機器人臂的路徑規(guī)劃考慮一個二維平面上的機器人臂，其任務(wù)是從起始位置移動到目標(biāo)位置。首先，定義狀態(tài)空間為機器人臂的關(guān)節(jié)角度和角速度，動作空間為關(guān)節(jié)的加速度。其次，使用

Q-Learning或DQN進(jìn)行訓(xùn)練，機器人可以學(xué)習(xí)到從任意起始位置到目標(biāo)位置的最優(yōu)路徑。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例2：機器人的動態(tài)平衡控制考慮一個雙足機器人，其任務(wù)是在不平坦的地面上保持平衡。深度強化學(xué)習(xí)可被使用來解決這個問題。將機器人的狀態(tài)定義為關(guān)節(jié)角度、角速度以及地面的傾斜程度，動作定義為關(guān)節(jié)的加速度?；貓蠛瘮?shù)設(shè)計為與機器人保持平衡的時間成正比，并加上跌倒的懲罰項。使用

PPO或A3C

進(jìn)行訓(xùn)練，機器人可以學(xué)習(xí)到在不同地面條件下保持平衡的策略。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)案例3：機器人協(xié)作控制考慮多個機器人協(xié)作完成一個任務(wù)，如搬運重物。可以使用多智能體強化學(xué)習(xí)來解決這個問題。將每個機器人的狀態(tài)定義為其位置、速度和搬運物體的狀態(tài)，動作定義為機器人的加速度。回報函數(shù)設(shè)計為與任務(wù)完成的速度和質(zhì)量成正比，并加上機器人之間碰撞的懲罰項。使用

馬迪普吉算法進(jìn)行訓(xùn)練，多個機器人可以學(xué)習(xí)到如何協(xié)作完成任務(wù)。學(xué)習(xí)控制的應(yīng)用5MIE分析法智能控制技術(shù)本章習(xí)題1.簡述學(xué)習(xí)控制的原理。2.