摘要
本发明公开了一种基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制方法,包括:搭建基于最大熵强化学习的乘员晕动防护座椅控制初步模型;确定初步模型的状态量st;确定初步模型的动作量at;确定初步模型策略网络、Q网络、目标Q网络和熵系数的更新策略;设置初步模型的奖励函数;基于更新策略和奖励函数,对初步模型进行优化,设置结束标志d;实时采集状态量,作为优化后的模型的输入,根据模型输出的目标刚度值kt和目标阻尼值ct对磁流变阻尼器的激励电流进行控制。通过实时控制座椅悬架系统,对乘员晕动进行防护。
技术关键词
防护座椅
座椅悬架系统
座椅悬架阻尼
乘员
三轴加速度
刚度
频率计
车辆行驶信息
油门踏板开度
策略
标志
网络
车辆地板
阻尼器
制动主缸
模型更新
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聚变堆强电磁环境
故障诊断方法
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真空泵故障
振动加速度信号
全球定位系统模块
标记
验证机制
三轴加速度
大地测量系统
脊椎定位方法
人体脊椎
评估预测模型
神经网络模型构建
均方误差指标
设备运行状态数据
手持钻孔机
滑动时间窗口
保护方法
算法参数调优