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国内刊号：44-1240/TP
国际刊号：1000-8152
发布日期:
作者：颜罡,赵斐然,叶锋,吴俊博,游科友
单位：中车株洲电力机车有限公司和大功率交流传动电力机车系统集成国家重点实验室,清华大学自动化系,中车株洲电力机车有限公司,中车株洲电力机车有限公司,清华大学自动化系
关键词：定速控制,马尔可夫过程,强化学习,元学习,神经网络
基金：国家自然科学基金重点项目
本文考虑自动列车在路况变化下的定速控制问题. 由于铁路路况的复杂以及列车动力学的不确定性, 基于模型的控制器难以稳定、快速、精确地进行定速控制. 我们提出了一种无模型控制器, 其只需要很少的列车运行数据即可适应新的路况. 首先, 我们将列车的定速控制问题建模为一系列转移概率未知的静态连续马尔可夫过程. 然后, 我们应用元强化学习去求解该马尔可夫过程, 得到自适应神经网络控制器. 仿真说明该无模型控制器能够高效地进行定速控制, 并能迅速适应新的环境, 同时满足系统约束.
来源：2022年第10期
《控制理论与应用》期刊编辑部
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