文档名：基于强化学习的高速列车速度跟踪改进自抗扰控制
摘要：针对列车速度跟踪问题和自抗扰控制器(NonlinearActiveDisturbanceRejectionControl-ler,NLADRC)参数整定问题,设计了一种基于强化学习自抗扰的高速列车速度控制算法.首先,采用结构简化的Levant跟踪微分器,提高对输入信号的跟踪.其次,设计基于ifaln函数改进扩张状态观测器的二阶NLADRC,解决误差大时系统增益大的问题.再次,考虑列车追踪要达到高精度的需求,控制器应该有良好的稳、动态性能,提出综合型目标函数指标.最后,根据列车运行系统特点设计长时连续动作强化学习器(LongTimeContinuousActionReinforcementLearningAutomata,LT-CARLA),在保持控制器非线性优势的情况下进行参数整定.实验结果表明:该算法在外加干扰作用下,跟踪误差仍能保持在±0.06km/h间,抗扰性强,学习出的这组参数值能使控制器性能最优.
作者：安柯欣 陈光武 石建强 Author：ANKexin CHENGuangwu SHIJianqiang
作者单位：兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室,兰州730070;甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,兰州730070兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州730070;甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室,兰州730070
刊名：北京交通大学学报 ISTICPKU
Journal：JournalofBeijingJiaotongUniversity
年，卷(期)：2023, 47(2)
分类号：U283.1
关键词：高速列车 速度跟踪 自抗扰控制 强化学习 参数整定
机标分类号：TP273TM341TP311
在线出版日期：2023年6月30日
基金项目：国家自然科学基金，甘肃省科技重大专项，甘肃省科技引导计划，甘肃省自然科学基金基于强化学习的高速列车速度跟踪改进自抗扰控制[
期刊论文] 北京交通大学学报--2023, 47(2)安柯欣 陈光武 石建强针对列车速度跟踪问题和自抗扰控制器(NonlinearActiveDisturbanceRejectionControl-ler,NLADRC)参数整定问题,设计了一种基于强化学习自抗扰的高速列车速度控制算法.首先,采用结构简化的Levant跟踪微分器,提高对输...参考文献和引证文献
参考文献
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