检索结果-内蒙古大学图书馆

电子技术应用 2025年第1期51卷 69-74页

作者：闫丹婷焦新泉中北大学仪器与电子学院仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051

针对目前数据传输系统可靠性差、传输速率低的情况,利用FPGA和UDP协议设计了一款数据传输系统。系统采用FPGA为主控芯片,Flash为存储介质,通过上位机发送指令控制系统进行数据的存取,采用千兆以太网进行数据通信与指令接收,增加了数据... 详细信息

针对目前数据传输系统可靠性差、传输速率低的情况,利用FPGA和UDP协议设计了一款数据传输系统。系统采用FPGA为主控芯片,Flash为存储介质,通过上位机发送指令控制系统进行数据的存取,采用千兆以太网进行数据通信与指令接收,增加了数据重传机制以及流量控制模块,以保证数据高速可靠传输。为提高带宽利用率、降低网络时延,加入了改进的深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,ddpg)进行拥塞控制。实验测试结果表明,采用该算法能够显著降低网络时延,系统传输速率可达912 Mb/s,且系统可靠性高、成本低,具有移植性和实际的推广价值,也便于升级维护。

关键词：数据传输深度强化学习算法 FPGA 可靠传输 ddpg算法千兆以太网

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基于ddpg算法的3D打印喷头温度控制策略研究

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浙江科技大学学报 2025年第1期37卷 45-54页

作者：谭平周招杨大胜武永波丁进浙江科技大学自动化与电气工程学院杭州310023 浙江大学控制科学与工程学院杭州310007

【目的】为提高熔融沉积(fused deposition modeling,FDM)型3D打印机喷头温度控制中的精度和稳定性,提出了基于深度确定策略梯度(deep deterministic policy gradient,ddpg)算法的温度控制策略。【方法】首先,对3D打印机打印喷头进行数... 详细信息

【目的】为提高熔融沉积(fused deposition modeling,FDM)型3D打印机喷头温度控制中的精度和稳定性,提出了基于深度确定策略梯度(deep deterministic policy gradient,ddpg)算法的温度控制策略。【方法】首先,对3D打印机打印喷头进行数学建模;然后,在设计基于ddpg算法的马尔科夫决策过程(markov decision process,MDP)模型时,以目标温度、当前温度和时间作为状态观测变量,以比例积分微分(proportion integral differential,PID)控制器的3个参数作为输出动作值,设置多个全连接隐藏层来捕捉复杂非线性关系,并基于温度偏差设计了一组复合型奖励函数;最后,搭建仿真模型对算法进行了验证。【结果】与传统PID和模糊PID控制策略相比,基于ddpg的PID响应时间分别缩短了37.01%和18.36%,调节时间分别缩短了27.14%和8.91%,超调量分别降低了74.14%和58.89%。【结论】本方法显著提升了FDM型3D打印机喷头温度控制系统性能,可为3D打印喷头温度控制精度和稳定性研究提供参考。

关键词： ddpg算法温度控制 PID控制 3D打印喷头

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Actor-Critic框架下基于ddpg算法的绘画机器人控制系统优化设计

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自动化与仪器仪表 2025年第2期 193-197,202页

作者：罗子彪唐娇广西工业职业技术学院南宁530000 贵港市人民医院广西贵港537100

人工智能与艺术创作的碰撞成为当前研究新焦点。然而,机器人在进行图画绘制工作中的控制效果却难以满足精度需求。因此,研究在深度确定性策略梯度算法基础上进行了绘画机器人控制系统设计。在Actor网络和Critic网络框架下,对算法的奖励... 详细信息

人工智能与艺术创作的碰撞成为当前研究新焦点。然而,机器人在进行图画绘制工作中的控制效果却难以满足精度需求。因此,研究在深度确定性策略梯度算法基础上进行了绘画机器人控制系统设计。在Actor网络和Critic网络框架下,对算法的奖励函数以及经验池进行改进与优化,并提出了绘画机器人控制系统。验证显示,研究提出的控制系统比其他算法基础上的控制系统训练收敛速度平均提高了38.04%。机械臂肘关节仿真误差比其他算法平均减少了93.74%。结果表明,对算法的奖励函数与经验池进行改进能够提高算法收敛速度与性能。研究提出的绘画机器人控制系统对机器人绘制图像的过程控制能够满足控制精度需求,在机器人控制中具有积极的应用价值。

关键词： Actor网络 Critic网络 ddpg算法深度强化学习控制系统

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基于ddpg算法的无人机集群追击任务

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航空学报 2020年第10期41卷 309-321页

作者：张耀中许佳林姚康佳刘洁凌西北工业大学电子信息学院西安710072 西安北方光电科技防务有限公司西安710043

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点,随着无人机自主智能的不断提高,无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务,构建了典型的任务场景,基于深度确定性策略梯度网络(... 详细信息

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点,随着无人机自主智能的不断提高,无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务,构建了典型的任务场景,基于深度确定性策略梯度网络(ddpg)算法,设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题,通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了ddpg算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡,提高了算法的训练效率。仿真结果表明,训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务,任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值,人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。

关键词： ddpg算法无人机集群任务决策深度强化学习稀疏回报

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基于ddpg算法的微网负载端接口变换器自抗扰控制

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电力系统保护与控制 2023年第21期51卷 66-75页

作者：周雪松张心茹赵浛宇王博赵明问虎龙天津市新能源电力变换传输与智能控制重点实验室(天津理工大学) 天津300384 承德电智尚节能科技有限公司河北承德067000 天津瑞能电气有限公司天津300385

直流微电网是新能源综合利用的重要形式,但其中的分布式接口往往存在着强随机性扰动,这给直流变换器的稳压控制带来了诸多问题。为了尽可能地抑制控制器参数固定时这种不确定性特征引起的不利影响,提出了一种利用深度确定性策略梯度(dee... 详细信息

直流微电网是新能源综合利用的重要形式,但其中的分布式接口往往存在着强随机性扰动,这给直流变换器的稳压控制带来了诸多问题。为了尽可能地抑制控制器参数固定时这种不确定性特征引起的不利影响,提出了一种利用深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,ddpg)算法整定线性自抗扰控制器参数的方法。依靠引入了智能算法的自抗扰微电网控制系统,实现了控制器参数的自适应调整,从而实现了微电网接口变换器的稳定运行。通过仿真对比了各类典型工况下,ddpg-LADRC与传统线性自抗扰控制器(linear active disturbance rejection control,LADRC)、双闭环比例-积分控制器的性能差异,验证了所提控制策略的有效性。而参数摄动下的鲁棒性分析结果结合多项指标下的系统整体性分析,充分体现了控制器参数的智能化调整所带来的多工况自适应性增益的优越性,具备较强的工程价值。

关键词：微电网 DC-DC变换器线性自抗扰控制深度强化学习 ddpg算法抗扰性

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基于ddpg算法的列车节能控制策略研究

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铁道科学与工程学报 2023年第2期20卷 483-493页

作者：武晓春金则灵兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

随着城市范围的扩大和人口数量的增加,建设城市轨道交通成为解决交通拥堵的重要方式,其安全性、准点性和实时性也越来越受到重视。城市轨道交通运行能耗是列车运营成本的重要组成,而牵引能耗是城市轨道交通运行能耗的主要组成部分。合... 详细信息

随着城市范围的扩大和人口数量的增加,建设城市轨道交通成为解决交通拥堵的重要方式,其安全性、准点性和实时性也越来越受到重视。城市轨道交通运行能耗是列车运营成本的重要组成,而牵引能耗是城市轨道交通运行能耗的主要组成部分。合理的列车自动控制(Automatic Train Operation,ATO)策略能够在保证列车安全、准点运行的情况下,根据列车不同的运行状况,输出最优的牵引/制动级位,在一定程度上节省牵引能耗。为有效降低列车牵引能耗,采用深度强化学习中的深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,ddpg)研究城市轨道交通列车节能控制策略。首先根据动力学方程建立列车运行模型,然后以列车的位置、速度和剩余运行时间作为状态空间,以牵引/制动级位作为动作空间,根据ATO系统功能,以安全性、准点性、停车精度和节能性加权组合为奖励函数,实现列车在与仿真环境交互中学习到最优控制策略。最后以长沙地铁2号线为例进行仿真验证,结果表明该算法相比于DQN算法和动态规划算法,在满足安全、准点运行的情况下牵引能耗减少8.25%和21.7%,证明该算法的优越性,同时在临时调整列车进站时间和列车牵引系统故障后,算法也能够根据列车反馈的运行状态实时调整控制策略,证明该算法的有效性。

关键词：城市轨道交通牵引能耗深度强化学习 ddpg算法节能控制策略

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ddpg算法在水声通信P-NOMA资源管理中的应用研究

DDPG算法在水声通信P-NOMA资源管理中的应用研究

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作者：范永彬北部湾大学

学位级别：硕士

海洋约占地球表面积的七成,蕴含着丰富的资源。随着水声通信用户数量的不断增加,越来越多的通信技术被应用在水下当中,但是用户间频段部分重叠对通信速率存在较大影响。因此,研究用户频段重叠对于提升水声通信系统的资源利用率具有重要... 详细信息

海洋约占地球表面积的七成,蕴含着丰富的资源。随着水声通信用户数量的不断增加,越来越多的通信技术被应用在水下当中,但是用户间频段部分重叠对通信速率存在较大影响。因此,研究用户频段重叠对于提升水声通信系统的资源利用率具有重要的意义。本文以水声信道特性原理和NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术原理为基础,研究了ddpg(Deep deterministic policy gradient,ddpg)算法的适用性条件,建立了两节点的P-NOMA(Partial NOMA,PNOMA)系统模型,开展了对用户频段部分重叠场景下的研究。本文设计了ddpg算法的动作、奖励值、以及神经网络结构。针对ddpg算法探索无法收敛问题,引入了随机性策略,提高了算法的学习效率。通过对PNOMA技术下的节点资源管理,分析计算了节点的可达容量。仿真结果表明,ddpg算法优于均匀分布下的可达容量。为了解决在实际应用中通信距离对水声通信系统功率分配带来的直接影响,重新设计了神经网络的结构,并且对模型进行了训练。通过仿真试验与分析,证明了ddpg算法在P-NOMA技术中应用的有效性,相较于传统的注水算法和多址接入技术,能够更有效提升功率分配效果,从而增强水声通信系统的通信速率和通信质量。

关键词：水声通信 ddpg算法 P-NOMA 频段重叠资源管理

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基于ddpg算法的电动拖拉机双电机耦合传动参数优化

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中国农机化学报 2023年第10期44卷 129-136页

作者：张勇刚刘孟楠胥文翔徐立友河南科技大学车辆与交通工程学院河南洛阳471003 洛阳拖拉机研究所有限公司河南洛阳471039

针对电动拖拉机双电机耦合传动系统中,驱动电机与PTO电机耦合驱动时传动系统各档之间传动比优化的问题,提出一种考虑电机耦合规律的传动系统速比动态优化方法。通过设计传动系统速比最小,电机耦合效率最高和达到设计工况时间最短的目标... 详细信息

针对电动拖拉机双电机耦合传动系统中,驱动电机与PTO电机耦合驱动时传动系统各档之间传动比优化的问题,提出一种考虑电机耦合规律的传动系统速比动态优化方法。通过设计传动系统速比最小,电机耦合效率最高和达到设计工况时间最短的目标函数,借助Simscape搭建拖拉机传动系统模型与Simulink中创建的驾驶员模型、电机模型、控制器模型和拖拉机车身模型组成仿真环境;采用ddpg(强化学习)算法在连续动作空间内对传动系统进行迭代求出最优值。与静态优化相比结果表明:在运输模式下,传动比下降0.7,拖拉机从0~20 km/h加速时间提前0.3 s,电机综合效率提升10%。在旋耕模式下,传动比下降1.6,拖拉机从0~15 km/h加速时间提前1 s,电机综合效率提升5%。

关键词：电动拖拉机双电机耦合传动参数匹配 ddpg算法物理建模

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基于ddpg算法的发电企业报价策略研究

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电气工程学报 2023年第2期18卷 192-200页

作者：马丽莹魏云冰上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

随着智能代理算法在解决发电企业代理报价策略问题中的优势不断凸显,国内外相关研究层出不穷。由于我国电力市场发展成熟度不够高,目前多数研究采用的是国外电力市场的交易模式,这不符合我国电力市场交易的实际情况,因此提出一种针对国... 详细信息

随着智能代理算法在解决发电企业代理报价策略问题中的优势不断凸显,国内外相关研究层出不穷。由于我国电力市场发展成熟度不够高,目前多数研究采用的是国外电力市场的交易模式,这不符合我国电力市场交易的实际情况,因此提出一种针对国内电力市场中长期集中竞价交易的报价模型。该报价模型建立在深度确定性策略梯度算法(Deep deterministic policy gradient,ddpg)的基础上,提出兼顾社会总效用最大化和发电企业自身收益的报价策略,建立了以市场环境和发电企业自身情况为参考的状态空间,同时还建立了按照统一边际价格出清的市场出清模型。通过仿真算例验证了该模型的可行性,并与Q-Learning算法的结果进行对比,同时也展现了发电企业自身情况对报价模型的市场出清结果和企业收益的影响。

关键词：电力市场报价策略强化学习 ddpg算法

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改进ddpg算法在自动驾驶中的应用

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计算机工程与应用 2019年第10期55卷 264-270页

作者：张斌何明陈希亮吴春晓刘斌周波中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院南京210002 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所北京100071

深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,ddpg)作为深度强化学习中的经典算法,在连续控制问题上有着较大的优势,被应用于自动驾驶领域。针对ddpg缺少策略动作过滤导致的非法策略比例较高引起的训练效率低、收敛速... 详细信息

深度确定性策略梯度算法(Deep Deterministic Policy Gradient,ddpg)作为深度强化学习中的经典算法,在连续控制问题上有着较大的优势,被应用于自动驾驶领域。针对ddpg缺少策略动作过滤导致的非法策略比例较高引起的训练效率低、收敛速度慢等问题,提出基于失败经验纠错的深度确定性策略梯度算法。通过分离经验缓存池,根据驾驶表现选择失败数据训练,并将策略网络单输出转化为油门和刹车控制量,通过正态分布噪声改善探索策略。TORCS平台仿真实验表明,所提算法相对于ddpg算法与DQN(Deep Q-learning Network)算法,训练效率明显提升,非法驾驶策略降低为0。

关键词：深度强化学习自动驾驶 ddpg算法经验缓存分离 TORCS

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