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GOPS:A general optimal control problem solver for autonomous driving and industrial control applications

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Communications in Transportation Research 2023年第1期3卷 92-106页

作者： Wenxuan Wang Yuhang Zhang Jiaxin Gao Yuxuan Jiang Yujie Yang Zhilong Zheng Wenjun Zou Jie Li Congsheng Zhang Wenhan Cao Genjin Xie jingliang duan Shengbo Eben Li School of Vehicle and Mobility Tsinghua UniversityBeijing100084China

Solving optimal control problems serves as the basic demand of industrial control *** methods like model predictive control often suffer from heavy online computational *** learning has shown promise in computer and board games but has yet to be widely adopted in industrial applications due to a lack of accessible,high-accuracy *** Reinforcement learning(RL)solvers are often developed for academic research and require a significant amount of theoretical knowledge and programming ***,many of them only support Python-based environments and limit to model-free *** address this gap,this paper develops General Optimal control Problems Solver(GOPS),an easy-to-use RL solver package that aims to build real-time and high-performance controllers in industrial *** is built with a highly modular structure that retains a flexible framework for secondary *** the diversity of industrial control tasks,GOPS also includes a conversion tool that allows for the use of Matlab/Simulink to support environment construction,controller design,and performance *** handle large-scale problems,GOPS can automatically create various serial and parallel trainers by flexibly combining embedded buffers and *** offers a variety of common approximate functions for policy and value functions,including polynomial,multilayer perceptron,convolutional neural network,***,constrained and robust algorithms for special industrial control systems with state constraints and model uncertainties are also integrated into *** examples,including linear quadratic control,inverted double pendulum,vehicle tracking,humanoid robot,obstacle avoidance,and active suspension control,are tested to verify the performances of GOPS.

关键词： Industrial control Reinforcement learning Approximate dynamic programming Optimal control Neural network Benchmark

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离心泵吸水管上加装负压吸水罐的分析

山西焦煤科技 2007年第2期31卷 17-19页

作者：段景良西山煤电集团公司机电处

分析了离心泵吸水管底阀泄漏,使管内水位下降至低于最大允许吸上真空值,致使每次启动泵前,必须往泵体和吸水管内灌满水才能启动泵;若在吸水管上加装负压吸水罐,可在底阀泄漏情况下,使吸水管内水位不下降,启动泵时可省去灌泵程序。在东曲... 详细信息

分析了离心泵吸水管底阀泄漏,使管内水位下降至低于最大允许吸上真空值,致使每次启动泵前,必须往泵体和吸水管内灌满水才能启动泵;若在吸水管上加装负压吸水罐,可在底阀泄漏情况下,使吸水管内水位不下降,启动泵时可省去灌泵程序。在东曲矿20 t锅炉房和白家庄矿二中锅炉房给水泵上已改装3台,效果良好。

关键词：离心泵负压吸水罐负压吸水管真空值

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耐火混凝土浇筑挡渣墙代替老鹰铁的应用

山西焦煤科技 2006年第3期30卷 15-16页

作者：段景良西山煤电集团公司机电处

链条炉排尾部的挡渣铁最多使用一个采暖期,每年均须更换挡渣铁。用耐火混凝土挡渣墙可以代替挡渣铁,且费用低,使用寿命长。

关键词：耐火混凝土浇筑挡渣墙链条炉

丽申宝与果纳芬在IVF-ET长方案的临床比较

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中国性科学 2013年第1期22卷 29-31页

作者：蒋元华段金良中国人民解放军第一八一医院生殖中心广西桂林541001

目的:比较高纯度尿促性素(丽申宝,uFSH)和重组人促卵泡素(果纳芬,rFSH)在体外受精-胚胎移植/卵胞浆内单精子注射(IVF-ET/ICSI-ET)助孕中长方案患者控制性超排卵(COH)的临床疗效和安全性。方法:对2010年7月～2010年12月在我中心行IVF-ET/... 详细信息

目的:比较高纯度尿促性素(丽申宝,uFSH)和重组人促卵泡素(果纳芬,rFSH)在体外受精-胚胎移植/卵胞浆内单精子注射(IVF-ET/ICSI-ET)助孕中长方案患者控制性超排卵(COH)的临床疗效和安全性。方法:对2010年7月～2010年12月在我中心行IVF-ET/ICSI-ET助孕长方案患者,共367周期,COH随机分组,选择丽中宝组261周期,果纳芬组106周期,比较两组患者年龄、基础FSH.、LH、Gn用量、Gn天数、平均卵泡数、平均获卵数、平均胚胎数、平均优质胚胎数、平均移植胚胎数、妊娠率、着床率、流产率、异位妊娠率及分娩率。结果:两组患者年龄、基础FSH.、LH、Gn天数、平均卵泡数、平均获卵数、平均胚胎数、平均优质胚胎数、平均移植胚胎数均无明显差异(P>0.05),丽申宝组患者Gn用量(28.77±7.81)略大于果纳芬组(25.80±7.07)(P0.05)。结论:丽申宝组在IVF-ET/ICSI-ET助孕长方案患者中控制性超排卵临床效果略逊于果纳芬组,其用药量稍大,平均胚胎数、妊娠率、着床率及分娩率均低于果纳芬组,但无统计学差异。

关键词：丽申宝果纳芬控制性超排卵体外受精-胚胎移植

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依托多风格强化学习的车辆轨迹跟踪避撞控制

汽车工程 2024年第6期46卷 945-955页

作者：肖礼明张发旺陈良发闫昊琪马飞李升波段京良北京科技大学机械工程学院北京100083 北京理工大学机械与车辆学院北京100081 清华大学车辆与运载学院北京100084

轨迹跟踪避撞是车辆智能性的重要体现,针对现有控制方法面对同一场景的控制风格单一问题,本文中提出了一种多风格型强化学习控制方法。为实现控制风格多样性,首次将风格指标引入值网络和策略网络,搭建了多风格跟踪避撞策略网络,并结合... 详细信息

轨迹跟踪避撞是车辆智能性的重要体现,针对现有控制方法面对同一场景的控制风格单一问题,本文中提出了一种多风格型强化学习控制方法。为实现控制风格多样性,首次将风格指标引入值网络和策略网络,搭建了多风格跟踪避撞策略网络,并结合值分布强化学习理论构建了多风格策略迭代框架,依托该框架推导提出了多风格值分布强化学习算法。仿真和实车试验表明:所提出方法可以多种驾驶风格(激进、中性、保守)完成轨迹跟踪避撞任务,实车稳态轨迹跟踪误差小于5cm,具备较高的控制精度,实车平均单步决策耗时仅为6.07ms,满足实时性要求。

关键词：多风格值分布强化学习轨迹跟踪主动避撞

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无监督学习型凿岩钻臂逆运动学求解方法

工程科学学报 2024年第8期46卷 1479-1488页

作者：吴江许皓渊闫昊琪熊锋曹星宇高路路段京良马飞北京科技大学机械工程学院北京100083

凿岩台车钻臂智能寻孔控制对提升凿岩钻孔作业精度和效率具有重要意义,逆运动学求解是实现钻臂精确快速寻孔控制的核心.现有解析法或数值法无法满足复杂钻臂逆运动学求解精度或时间效率要求,而传统神经网络方法依赖于标签数据,求解结果... 详细信息

凿岩台车钻臂智能寻孔控制对提升凿岩钻孔作业精度和效率具有重要意义,逆运动学求解是实现钻臂精确快速寻孔控制的核心.现有解析法或数值法无法满足复杂钻臂逆运动学求解精度或时间效率要求,而传统神经网络方法依赖于标签数据,求解结果的可靠性较低.针对上述问题,本文提出一种考虑安全约束的无监督学习型神经网络逆运动学求解方法.区别于传统解法,该方法不依赖标签数据,直接将期望钻臂末端位姿作为网络输入,以实际末端位姿与期望末端位姿的差异作为优化目标,通过梯度下降驱动网络更新.同时,为确保关节位置的安全性,本文构造了安全碰撞惩罚,将罚项引入到求解目标函数中,促使网络输出的关节量满足特定环境的约束条件.上述的研究方法不仅提高了逆运动学求解的精度,而且显著降低了逆运动学解的碰撞率.实验结果表明,使用无监督学习型神经网络逆运动学求解方法所求得的寻孔误差均值在5~7 mm之间,相较于监督学习型方法,逆运动学求解精度提升约70.72%;引入约束后,该方法在不损失求解精度的前提下,逆运动学解的碰撞率降低了90.28%.

关键词：凿岩钻臂逆运动学求解无监督学习神经网络碰撞惩罚

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智能汽车主动避撞工况的高实时预测控制

汽车安全与节能学报 2023年第5期14卷 580-590页

作者：段京良陈良发王文轩焦春绚刘征宇马飞李升波北京科技大学机械工程学院北京100083 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100080

为满足复杂交通场景下智能汽车轨迹跟踪避撞控制的高实时性要求,该文采用了一种循环模型预测控制算法(RMPC)将在线优化问题转化为循环策略参数的离线求解,并进行了仿真试验。根据车辆主动避撞的约束条件,引入惩罚函数将约束型主动避撞... 详细信息

为满足复杂交通场景下智能汽车轨迹跟踪避撞控制的高实时性要求,该文采用了一种循环模型预测控制算法(RMPC)将在线优化问题转化为循环策略参数的离线求解,并进行了仿真试验。根据车辆主动避撞的约束条件,引入惩罚函数将约束型主动避撞优化控制问题转化为无约束有限时域最优控制问题;进而利用循环函数逼近得到不同预测步长控制问题的最优解;最后将算法部署到原型控制器,结合CarSim平台验证了算法的避撞性能以及在线计算的高效性。结果表明:预测步数从12增加到20步,避撞过程最小车距由0.34 m提升至1.38 m,千次实验碰撞次数由44下降到0;与常用在线优化求解器相比,该算法在预测步数为15时,其计算效率提升超过5.6倍。

关键词：智能汽车循环模型预测控制算法(RMPC) 循环函数横向主动避撞

基于HYDRUS-1D模型的黄土积雨入渗数值模拟研究

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人民黄河 2024年第7期46卷 138-142页

作者：雷磊王晓东郑树海梁俊张晋段璟靓杨貌田堪良国网陕西省电力有限公司电力科学研究院陕西西安710100 国网(西安)环保技术中心有限公司陕西西安710100 无锡空港经开区(硕放街道)水利农机站江苏无锡214142 国家电网有限公司特高压建设分公司北京100052 国网陕西省电力有限公司陕西西安710048 国网陕西省电力有限公司西安供电公司陕西西安710032 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司上海200001 西北农林科技大学水土保持研究所陕西杨凌712100 中国科学院水利部水土保持研究所陕西杨凌712100

为了研究积雨条件下黄土水分入渗规律,设置室内黄土土柱积雨入渗试验,采用HYDRUS-1D模型对积雨入渗规律进行模拟,利用均方根误差(S_(RME))、纳什效率系数(S_(NE))对模拟精度进行评价,采用单因素扰动法对土壤水分特征参数的敏感性进行分... 详细信息

为了研究积雨条件下黄土水分入渗规律,设置室内黄土土柱积雨入渗试验,采用HYDRUS-1D模型对积雨入渗规律进行模拟,利用均方根误差(S_(RME))、纳什效率系数(S_(NE))对模拟精度进行评价,采用单因素扰动法对土壤水分特征参数的敏感性进行分析。结果表明:土壤含水率模拟值与试验实测值变化趋势一致,两者误差很小,SRME为0.011~0.017,除土柱深度为20 cm对应的SNE值小于0.900外,其余S_(NE)值均大于0.900,模拟效果较好。土壤水分特征参数对模拟结果影响排序为θ_(s)>k_(s)>n>α>θ_(r),θ_(s)和α扰动与模拟结果负相关,k_(s)、n、θ_(r)扰动与模拟结果正相关,土壤浅层积雨入渗规律受参数扰动的影响较小,随着土柱深度增加,对参数的敏感性逐渐提高,参数变化对模拟结果的影响逐渐增大。

关键词：黄土积雨数值模拟入渗规律参数敏感性

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依托平滑强化学习的铰接车轨迹跟踪方法

哈尔滨工业大学学报 2024年第12期56卷 116-123页

作者：陈良发宋绪杰肖礼明高路路张发旺李升波马飞段京良北京科技大学机械工程学院北京100083 清华大学车辆与运载学院北京100084 北京理工大学机械与车辆学院北京100081

为解决现有铰接车轨迹跟踪控制面临的动作波动问题,提高铰接车轨迹跟踪控制的精度以及平滑性,提出了一种考虑轨迹预瞄的平滑强化学习型跟踪控制方法。首先,为保证控制精度,通过将参考轨迹信息作为预瞄信息引入强化学习策略网络和值网络... 详细信息

为解决现有铰接车轨迹跟踪控制面临的动作波动问题,提高铰接车轨迹跟踪控制的精度以及平滑性,提出了一种考虑轨迹预瞄的平滑强化学习型跟踪控制方法。首先,为保证控制精度,通过将参考轨迹信息作为预瞄信息引入强化学习策略网络和值网络,构建了预瞄型强化学习迭代框架。然后,为保证控制平滑性,引入LipsNet网络结构近似策略函数,从而实现策略网络Lipschitz常数的自适应限制。最后,结合值分布强化学习理论,建立了最终的平滑强化学习型轨迹跟踪控制方法,实现了铰接车轨迹跟踪的控制精度和控制平滑性的协同优化。仿真结果表明,本研究提出的平滑强化学习跟踪控制方法(SDSAC)在6种不同噪声等级下均能保持良好的动作平滑能力,且具备较高跟踪精度;与传统值分布强化学习(DSAC)相比,在高噪声条件下,SDSAC动作平滑度提升超过5.8倍。此外,与模型预测控制相比,SDSAC的平均单步求解速度提升约60倍,具有较高的在线计算效率。

关键词：自动驾驶铰接车轨迹跟踪强化学习动作平滑

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