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基于Q学习的绞吸挖泥船横移过程智能控制方法

     
【摘要】:绞吸挖泥船在疏浚作业时,对横移控制系统的影响因素复杂多变,难以用准确的数学模型表达其控制过程。现有的横移过程控制,采用经典控制方法,需手动调节模型参数,难以获得高控制率。将Q学习与神经网络相结合,利用神经网络的泛化能力,解决横移过程的连续状态空间的输出问题,搭建横移过程控制的神经网络环境模型,进而利用Q学习的自适应能力对横移过程进行自学习,以实现横移过程的自适应控制,且可实现横移控制系统的离线学习。根据实际采集的数据进行仿真实验,结果表明采用Q学习能在不确定环境条件下快速有效的学习和达到目标,取得较好的控制效果,证明了此方法的合理性和有效性,进一步提高了Q学习理论在绞吸挖泥船实际控制系统中的应用价值。
【作者单位】:
【基金】:
【分类号】:TP273.5;U616

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