Research on the design of intelligent control strategy for linear primary inverted pendulum based on deep reinforcement learning algorithm with SolidLab’s microcontroller programming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deep reinforcement learning, as an advanced machine learning method, is capable of automatically learning optimal decision-making strategies in complex environments. The core objective of this paper is to apply deep reinforcement learning algorithms to SolidLab’s microcontroller programming in order to realize the intelligent control of the linear one-stage inverted pendulum system. The study takes the linear one-stage inverted pendulum produced by A Technology Company as the control object, and adopts the model-free control structure of the deep reinforcement learning algorithm to build the controller and conduct virtual simulation experiments. Comparing the experimental effects of LQR and DQN algorithms, the LQR algorithm is better than the DQN algorithm in stabilizing pendulum control of inverted pendulum. Accordingly, a balance controller based on the offline Q learning algorithm is further designed to realize the inverted pendulum stabilization in kind. After optimizing the design strategy, the inverted pendulum system can be rapidly stabilized within 0.9s when it is perturbed by a small angle of about 12°. It shows that the method in this paper can realize the intelligent control of the inverted pendulum system at the linear level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle