深度强化学习算法在慢走丝机床上的应用研究

来源 :自动化与仪表 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lcxlllwho
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
走丝系统的稳定性是衡量慢走丝线切割机床性能的一项重要指标,电极丝张力变化会引起电极丝不规律振动,从而影响加工工件的精度和表面质量,所以对走丝系统恒张力控制算法进行研究和改进具有很高的实用价值。工业控制普遍使用的是结构简单、稳定性高的经典PID控制算法,但在实际应用中需要对被控对象进行准确建模和精确的参数整定。在被控对象具有滞后、时变等特征时,模型结构和参数会因为扰动和噪声发生不确定性变化,这种情况下传统PID算法的控制效果就会变差。本文利用深度强化学习对环境的自适应能力,设计了一种通过深度强化学习对PID
其他文献
对于经典的最大功率点追踪算法,步长大小的设置使光伏发电系统最大功率追踪的速度和稳定状态下运行的稳定性存在矛盾。针对此问题,该文在基于Boost升压电路基础上设计了一套
采用水生动物急性毒性实验方法,研究了镉对波纹巴非哈的急性毒性,实验结果显示,24、48、72、96 h半致死浓度分别为为4.953、4.081、3.022、2.767 mg·L-1,安全浓度0.0276
基于对80名海南民族地区初中英语教师的22题项问卷调查和访谈,探索其教学负动机的生成原因,以期为民族地区初中英语教师反审自身教学提供实证借鉴,为减少或克服教学负动机提
该文旨在通过低阶系统并联模型的阶跃响应曲线拟合逼近的方法来确定高阶线性时不变系统的数学模型。首先,分析出高阶线性时不变系统响应可由一阶系统和二阶系统之和等效;其次