基于多智能体强化学习的滑模控制器参数整定
Parameter Tuning of Sliding Mode Controller Based on Reinforcement Learning of Multiple Intelligences作者机构:苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州科技大学机械工程学院江苏苏州215009 江苏省智能共融机器人工程技术中心江苏苏州215009 苏州市共融机器人技术重点实验室江苏苏州215009 景德镇陶瓷大学机电工程学院江西景德镇333001
出 版 物:《机床与液压》 (Machine Tool & Hydraulics)
年 卷 期:2024年第52卷第11期
页 面:160-166页
学科分类:08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金:国家自然科学基金项目(51875380,62063010,51375323) 泰州市科技支撑项目(TG202117)
摘 要:针对永磁同步电机系统中滑模控制器参数多且范围大难以整定,从而导致永磁同步电机控制效果不佳的问题,提出利用多智能体强化学习对滑模控制器参数进行整定的方法。该方法通过多个智能体共享奖赏的方式对控制器每个参数进行独立寻优,有效避免了不同参数选取范围差别较大而导致智能算法多参数同步寻优时产生的维度灾难问题。通过Python与MATLAB联合仿真,并与采用遗传算法整定参数的控制器进行比较,结果表明:多智能体的多臂老虎机算法较遗传算法整定的速度滑模控制器在超调量、响应速度、抗干扰能力和鲁棒性方面具有明显的优势,验证了该方法能够有效地解决滑模控制器参数难以整定的问题。