【摘 要】
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随着第四次工业革命的兴起,将人工智能技术融入到工业自动化领域,是未来科技领域举足轻重且意义深远的一个发展方向。由于人工智能实现对于系统的实时性、稳定性、安全性有诸多要求,大多数的实验停留在仿真阶段,并没有得到真正的落地。主要的困难在于虚拟环境并不能同实际环境做到完全一致,同时将虚拟环境中的控制策略迁移到实物系统中也不是一蹴而就的事情。基于信息物理系统方法,本文设计了一种虚实结合的控制系统框架。论文
【基金项目】
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制造装备可编程自动化控制器安全集成设计理论与方法,自然科学基金联合基金项目；
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随着第四次工业革命的兴起,将人工智能技术融入到工业自动化领域,是未来科技领域举足轻重且意义深远的一个发展方向。由于人工智能实现对于系统的实时性、稳定性、安全性有诸多要求,大多数的实验停留在仿真阶段,并没有得到真正的落地。主要的困难在于虚拟环境并不能同实际环境做到完全一致,同时将虚拟环境中的控制策略迁移到实物系统中也不是一蹴而就的事情。基于信息物理系统方法,本文设计了一种虚实结合的控制系统框架。论文主要研究内容如下:首先,对强化学习领域中的Q-Learning、DDPG等算法理论进行了详细的阐述。其次,基于V-REP仿真平台构建了一阶旋转倒立摆模型,联合Python语言,实现了离散空间的Q-Learning算法和连续空间的DDPG算法对该模型的平衡控制仿真。在Q-Learning算法的仿真控制实验中设计了改变摆杆质量的情形来学习控制系统的参数,为后续和实物实验分析参数的相关性作准备。在DDPG算法的仿真实验中通过直接控制力矩实现倒立摆平衡控制。再次,搭建了实物倒立摆实验平台,基于HPAC编程平台,分析了实物控制系统的功能需求,编写了相应的PLC控制程序。并通过HPAC平台与Python环境的通信,对应于仿真实验,实现了实物系统在摆杆质量改变的情形下Q-Learning算法对控制系统的参数调整,并运用DDPG算法对实物系统进行力矩的直接控制。最后,根据得到的实验数据分析了仿真实验的参数调节过程和实物实验的参数调节过程的相关性,验证了本文设计的基于信息物理系统的虚实结合控制系统框架的正确性。
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