机构名称：
¥ 2.0
这项工作介绍了用于应用强化学习（RL）的工具链，特别是在安全至关重要的现实世界环境中的深层确定性政策梯度（DDPG）算法。作为示例性应用，在均质电荷压缩点火（HCCI）模式下的单缸内燃机测试台上证明了瞬态载荷控制，这表明高热E FFI且发电率较低。但是，HCCI由于其非线性，自回归和随机性质而对传统控制方法构成了挑战。rl提供了可行的解决方案，但是，在应用于HCCI时，必须解决安全问题（例如压力上升率过高）。单个不合适的控制输入会严重损坏发动机或引起失火并关闭。此外，不知道工作限制，必须通过实验确定。为了减轻这些风险，实施了基于K-Neareb最邻居算法的实时安全监控，从而可以与Testbench进行安全互动。当RL代理通过与测试板互动来学习控制策略时，该方法的可行性被证明。均方根误差为0。1374 bar用于指定的平均e ff效力压力，可与文献中的基于神经网络的控制器相当。通过调整代理商的政策增加乙醇能源份额，在维持安全性的同时促进可再生燃料的使用，从而进一步证明了工具链的灵活性。这种RL方法解决了将RL应用于安全至关重要的现实环境的长期挑战。开发的工具链具有其适应性和安全机制，为RL在发动机测试板和其他关键性设置中的未来适用性铺平了道路。
现实世界引擎控制的安全加固学习
主要关键词
相关文件推荐
