用于直流-直流降压变换器的深度强化学习控制方法

AITNT
正文
推荐专利
用于直流-直流降压变换器的深度强化学习控制方法
申请号:CN202410864027
申请日期:2024-06-30
公开号:CN118842309A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种用于直流‑直流降压变换器的深度强化学习控制方法,方法包括以下步骤:S1、构建系统的状态空间模型;S2、构建线性扩张状态估计器,得到更新后的控制律;S3、构建直流‑直流降压变换器系统;S4、计算修正占空比,修正占空比输入PWM驱动模块,PWM驱动模块向直流‑直流降压变换器系统的直流‑直流降压变换器中的三极管输出控制信号,重复S4。与现有技术相比,本发明具有抑制实际系统与强化学习仿真训练模型的偏差,提高控制系统的鲁棒性能和自适应性能等优点。
技术关键词
直流降压变换器 PWM驱动 状态估计器 状态空间模型 线性 恒功率 深度强化学习 深度Q网络 电压 偏差 构建系统 三极管 数学模型 模块 母线 信号 鲁棒性 策略 控制系统
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于卷积神经网络模型的烟草水分检测方法
烟草水分检测方法 卷积神经网络模型 输入端 注意力 输出端
2
基于人工智能的CRRT数据全方位采集及优化处理系统
模型预测控制框架 深度强化学习 数据 局部线性嵌入算法 强化学习策略
3
一种基于多模态数据融合的感染动态可视化评估方法
动态可视化 多模态数据融合 融合特征 空间流行病学 风险
4
一种声呐目标检测系统及检测方法
特征提取模块 图像输出模块 图像处理模块 非线性滤波算法 图像去噪方法
5
模型训练方法及装置
训练样本数据 图像分割模型 查询特征 模型训练方法 双线性插值方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号