伺服系统瞬态优化的模糊自适应深度强化学习方法

为了提高伺服系统瞬态性能,满足工业生产线的高精度加工要求,提出模糊自适应深度强化学习方法,用于永磁同步电机伺服系统的控制性能优化。根据伺服系统瞬态运行的响应快速性和稳定性要求,通过构造奖励函数与Actor-Critic网络,在伺服控制器中引入瞬态响应优化环节,面向实时运算需求设计学习率自适应模糊控制器,构建模糊自适应瞬态性能优化方法;建立伺服系统Simulink仿真模型,根据实际伺服系统拟合仿真模型,通过瞬态性能仿真获得优化参数,并将优化参数应用于西门子840D数控系统。以仿真运算及系统实验对该优化方法进行验证,结果表明,所提出方法使伺服系统调节时间缩短10%以上,显著提高了系统的瞬态响应速度,且未引入明显超调,验证了方法的可行性。提出的方法具有较强的通用性,为伺服系统智能控制优化提出了新的途径。