现实中有很多使用无模型控制的例子,比如控制一艘船的航行;控制直升机的飞行,机器人的行走,下围棋游戏等等。对于大部分这些问题,要么我们对其模型运行机制未知,但是我们可以去经历、去采样;要么是虽然问题模型是已知的,但问题的规模太大以至于计算机无法计算,除非使用采样的办法。无模型控制可以解决这些问题。 同策略(On-...
在下面这篇知乎,讲到了基于扩张状态观测器(Extended State Observer/ESO)的无模型预测控制(Model-Free Predictive Control/MFPC)。 烦恼归林:永磁同步电机高性能控制算法(4)——无模型预测控制(Model-Free Predictive Control/MFPC)—基于扩张状态观测器(Extended State Observer/ESO)66 赞同 · 87 评论文章 这几年来...
1. 提高系统的鲁棒性和适应性:无模型控制方法不依赖于电机的具体参数,从而提高了系统的鲁棒性和适应性。 2. 降低对电机参数的敏感依赖性:无模型控制方法不需要精确的电机参数,降低了对电机参数的敏感依赖性。 3. 提高电机的运行效率和...
定理:GLIE 蒙特卡罗控制算法收敛到最优的动作-价值函数(action-value function). 。 本文简述了蒙特卡罗控制方法用于优化策略的主要步骤,在后续的强化学习系列文章中将进一步深入探讨无模型的控制中的TD控制、Sarsa,及在线学习与离线学习。 编辑...
(1)从数据模型角度来说,无模型自适应控制主要指在自适应控制中并不需要(被控系统机理模型和参数解析模型)就可以进行控制系统的设计、分析和运算。然而,作为一种数据驱动控制方法,无模型自适应控制需要对系统输入输出数据进行有效组织和整理,从中挖掘出有效信息并根据该信息计算控制指令。这里系统数据的组织整理形式即表现...
要实现不基于模型的控制,需要满足两个条件:引入q(s,a)函数,而不是v(s) 探索,避免局部最优,引入ϵϵ,使ππ以小概率随机选择剩余动作,避免每次都选择已知较优动作1|1model-free policy using action-value function用Q(s,a),不需要已知MDP每个箭头对应一个段,Prediction一次,Control一次...
无模型自适应控制算法的基本原理是利用递归最小二乘法(RLS)来在线估计系统的动态特性。控制器的参数根据估计的系统动态特性不断调整,以实现对系统的精确控制。无模型自适应控制算法主要由以下几个部分组成:参数估计器,控制器,信号发生器和目标模型。 首先,参数估计器使用递归最小二乘法(RLS)来估计系统的动态特性。其...
三、PID控制无模型的实现 虽然PID控制可以在没有模型的情况下进行,但仍然需要了解系统的动力学和运动学方程,以便更好地理解和控制系统的行为。在没有模型的情况下,可以通过试错法来调整PID控制器的参数,以达到最佳的控制效果。 四、总结 PID控制是一种经典的控制方法...
自动驾驶、无人机控制、钢铁冶炼，这几个机理差异很大的场景都在用PID作为基本控制元素，也正说明了PID...