| 基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制 |
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| 引用本文： | 胡轲珽,徐俊起,刘志刚,林国斌.基于强化学习的电磁悬浮型磁浮列车悬浮控制[J].同济大学学报(自然科学版),2023,51(3):332-340. |
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| 作者姓名： | 胡轲珽 徐俊起 刘志刚 林国斌 |
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| 作者单位： | 1.同济大学 国家磁浮交通工程技术研究中心,上海 201804;2.同济大学 交通运输工程学院,上海 201804;3.同济大学 铁道与城市轨道交通研究院,上海 201804 |
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| 基金项目： | 中国博士后科学基金（2022M712408）；国家自然科学基金（52232013，52072269） |
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| 摘 要： | 为了保证磁浮列车的安全、可靠运行，研究了悬浮系统在参数摄动条件下的悬浮控制问题。首先，对电磁悬浮（EMS）型磁浮列车的基本悬浮单元建模，给出了电流控制模型；然后，建立了悬浮系统的强化学习环境以及软演员-评论家（SAC）智能体，并设计了加速训练的奖励函数与“吸死”处理方案；最后，提出了基于强化学习的悬浮控制方法。与传统比例-积分-微分（PID）控制方法的对比结果表明，本方法具有更快的动态响应，在损失50%线圈匝数或磁极面积变化时具有更好的跟踪精度。
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| 关 键 词： | 电磁悬浮(EMS)型磁浮列车 悬浮控制 强化学习控制 软演员-评论家(SAC)智能体 奖励函数设计 |
| 收稿时间： | 2022/12/30 0:00:00 |
Reinforcement Learning-based Suspension Control for Electromagnetic Suspension Maglev Trains |
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| HU Keting,XU Junqi,LIU Zhigang,LIN Guobin.Reinforcement Learning-based Suspension Control for Electromagnetic Suspension Maglev Trains[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2023,51(3):332-340. |
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| Authors: | HU Keting XU Junqi LIU Zhigang LIN Guobin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electromagnetic suspension (EMS) maglev trains suspension control reinforcement learning control soft actor-critic (SAC) agent reward function design |
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