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申请/专利权人：法睿科(苏州)智能科技有限公司
摘要：本发明涉及伺服控制技术领域，尤其涉及基于深度强化学习的自适应单关节伺服PID控制方法及系统，该方法首先搭建单关节伺服PID系统，利用传感器收集被控对象与执行器运行过程中的参数数据；并基于SAC与PID算法构建自适应SCA_PID分层控制器，并利用收集的参数数据对分层控制器进行优化训练，以获取单关节伺服控制器；将训练完成的控制器部署到不同真实运行环境中，并收集不同环境下的参数数据；利用收集到的不同环境参数数据对训练完成的分层控制器中进行微调，以获取二次优化的单关节伺服控制器；本发明通过上述持续更新优化过程不仅提升了控制方法的精度，更进一步提升了系统的适应性和鲁棒性。
主权项：1.基于深度强化学习的自适应单关节伺服PID控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：搭建单关节伺服PID系统，包括被控对象、传感器、执行器，并利用传感器收集被控对象与执行器运行的参数数据；S2：基于SAC与PID算法构建自适应SCA_PID分层控制器，利用收集到的参数数据构建输入状态，利用输入状态对构建的分层控制器在虚拟环境中进行优化训练，获取单关节伺服控制器；S3：将训练完成的上述单关节伺服控制器部署到不同真实运行环境中控制具体的被控对象执行具体任务，并将在不同环境下执行具体任务获取的不同环境参数数据通过传感器上传虚拟环境预处理并保存；S4：利用S3中获取的不同环境参数数据构建新的状态输入到训练完的自适应SCA_PID分层控制器进行微调，获取二次优化的单关节伺服控制器，并利用二次优化的单关节伺服控制器执行具体控制任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 法睿科(苏州)智能科技有限公司 基于深度强化学习的自适应单关节伺服PID控制方法及系统
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