贝叶斯强化学习用于对液压挖掘机臂能量回收的自适应控制
Peng Hu1, Tao Wen2, Daqing Zhang3
1School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University of Forestry & Technology, Changsha, 410004, Hunan, China. T20222634@csuft.edu.cn.
本研究引入了使用贝叶斯推断和强化学习 (RL) 的自适应控制框架,以提高液压挖掘机的能源效率. 该系统通过智能调节控制来增强能量回收,同时在不确定的条件下保持安全.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 液压挖掘机的能源密集度很高,传统系统由于固定设置而导致大量的能源损失.
- 提高这些机器在可变操作条件下提高能源效率和适应性是一个关键的工程挑战.
研究的目的:
- 开发一个新的适应性控制框架,用于液压挖掘机臂,以改善能量回收.
- 整合贝叶斯推理和强化学习 (RL) 来解决系统动态和操作条件中的不确定性.
主要方法:
- 贝叶斯粒子过器被用于实时估计隐藏状态,如土壤阻力和蓄电池预充电.
- 信念空间强化学习 (RL) 用于推导压和门命令的控制策略.
- 实施了安全投影层,以执行操作约束,确保系统安全.
主要成果:
- 拟议的框架成功地提高了液压挖掘机臂的能量回收.
- 适应性控制系统在管理诸如土壤变化和组件磨损等不确定性方面表现出有效性.
- 在遵守安全限制的同时,实现了对压力和门命令的实时调整.
结论:
- 贝叶斯推理和RL的整合为优化液压挖掘机的能源效率提供了一个有希望的方法.
- 适应性控制框架为增强能量回收提供了强大的解决方案,同时保持运营安全和适应性.
- 这项研究有助于开发更可持续,更高效的重型机械,用于建筑和采矿行业.
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