基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法，包括如下步骤：基于磁浮列车悬浮点的二系悬挂结构，构建悬浮系统的非线性模型；获取测试轨道仿真数据以及初始控制参数并载入所述非线性模型中进行仿真；获取所述非线性模型中新的仿真片段的悬浮气隙数据和二系悬挂结构的加速度数据，更新奖励函数值，基于当前的奖励函数值对当前的深度强化学习智能体模型进行训练，将当前仿真片段的悬浮气隙数据和二系悬挂结构的加速度数据输入当前的深度强化学习智能体模型中，获取新的控制参数并输入当前的非线性模型中，多次重复本步骤，直至符合预设的停止条件；获取包括训练完成的深度强化学习智能体模型的磁浮列车悬浮系统控制器。车悬浮系统控制器。车悬浮系统控制器。

【技术实现步骤摘要】
基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法


[0001]本专利技术涉及磁浮控制
，尤其是涉及一种基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法。

技术介绍

[0002]磁浮列车是一种新制式的轨道交通系统，不同于传统的轮轨式列车，磁悬浮列车的运行依靠磁力(磁吸力或磁斥力)推动，是一种没有车轮的无接触式悬浮、导向及驱动的陆上新型轨道交通工具，因彻底摆脱了轮轨关系的束缚，其速度、运量、功率、载重、平稳性和安全性等均有更好的表现。磁浮列车的悬浮控制系统是保障列车安全和高质量运行的关键系统，高速磁浮列车的悬浮系统存在载重变化、轨道不平顺、列车垂向振动、输入信号的迟滞等干扰因素，而传统的控制器因其参数确定后不能动态调整，存在着干扰适应性不高，悬浮控制器性能退化、控制效果下降的实际问题。
[0003]高速磁浮列车投入运营前，通常需要根据悬浮系统数学模型来设计控制器，并整定好控制器参数，使悬浮系统能够稳定悬浮并高质量工作。实际工作中常结合技术人员经验和现场试验来整定控制器参数，并需要耗费大量的时间和成本。当悬浮系统长时间工作以后，由于在复本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法，其特征在于，包括如下步骤：基于磁浮列车悬浮点的二系悬挂结构，构建悬浮系统的非线性模型和深度强化学习智能体模型；获取测试轨道仿真数据以及初始控制参数并载入所述非线性模型中进行仿真；获取所述非线性模型中新的仿真片段的悬浮气隙数据和二系悬挂结构的加速度数据并输入当前的强化学习智能体模型，以最大化预设的奖励函数为目标，获取新的控制参数并更新所述强化学习智能体模型，将当前的控制参数输入当前的非线性模型中，多次重复本步骤，直至符合预设的停止条件；获取包括训练完成的深度强化学习智能体模型的磁浮列车悬浮系统控制器。2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法，其特征在于，所述的控制参数包括悬浮电磁铁的补偿电流。3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法，其特征在于，所述的悬浮系统的非线性模型的获取过程包括如下步骤：基于包括二系悬挂结构的单点悬浮系统的动力学方程，以求解微分方程组的形式构建所述悬浮系统的非线性模型。4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的磁浮列车悬浮系统控制器获取方法，其特征在于，所述的仿真片段的获取包括如下步骤：通过在仿真环境中设置断言语句实现仿真过程中仿真片段的切分和获取。5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪菲，杨洵，徐俊起，荣立军，吉文，戴亚文，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：