【Simulink教程案例60】基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真

最新推荐文章于 2025-01-03 14:33:26 发布
最新推荐文章于 2025-01-03 14:33:26 发布
阅读量3.5k 收藏 43
点赞数 40
分类专栏： ★教程3:Simulink入门60例 文章标签： 强化学习 自适应PID simulink simulink教程 simulink入门案例
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ccsss22/article/details/135257809
版权
本文介绍了如何使用Simulink结合强化学习实现自适应PID控制器。详细讲解了PID控制器原理、强化学习概念，并阐述了基于强化学习的自适应PID控制器的结构和工作原理。通过Simulink建模与仿真，展示了控制器的性能提升。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

欢迎订阅《FPGA/MATLAB/SIMULINK系列教程》

Simulink教程目录

本课程学习成果预览：

目录

1.软件版本

2.基于强化学习的自适应PID控制器理论简介

2.1 PID简介

2.2 强化学习简介

2.3 基于强化学习的自适应PID控制器

3.基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真

3.1 整体结构

3.2 PID控制器模块

3.3 奖励反馈模块

3.4 PID控制参数调整模块

3.5 强化学习PID控制器输出模块

4.仿真

1.软件版本

​​​​​​matlab2021a

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【Simulink教程案例6】基于Simulink的自适应PID控制器设计与实现
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-19 2157
欢迎订阅在本课程中，将学习如何使用simulink来设计自适应PID控制器。传统的PID控制器，往往存在调整速度较慢，超调过大等缺点。为了解决这个问题，在实际的PID应用中，需要实时的调整PID的控制参数，以达到加快PID控制速度，降低超调等目标。目前，自适应PID控制器，一般有误差反馈调整，模糊控制器调整，神经网络调整。其中模糊控制器调整，神经网络调整较为复杂，在入门案例中不做介绍，在本课程中，我们将实现相对略微简单点的基于误差反馈调整的自适应PID控制器。
【Simulink教程案例50】通过simulink实现基于DDPG强化学习的控制器建模与仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-21 1282
在上一个课程【Simulink教程案例49】强化学习概述与simulink建模简介-优快云博客我们初步学习了强化学习的基本概念以及实现结构，如下图所示：在系统工作过程中，其智能体通过与环境进行交互完成智能体对环境信息的学习，学习的主要目标是智能体通过决策网络获得最优的动作输出，以达到最大奖励值的回报。智能体事先并不知道要采取什么行动，而是必须通过反复试探来了解哪些行为提供了最高的奖励。
基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真
12-27
基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真，simulink入门60例中最后一例的建模结果。解压密码见博客中文章《【Simulink教程案例60】基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真》
【PID控制】基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真
qq_59747472的博客
08-04 1752
一、引言PID控制器作为一种经典的反馈控制算法，在工业自动化领域有着广泛的应用。传统的PID控制器参数通常需要人工调节，且难以适应系统参数变化和环境干扰。为了克服这一局限性，近年来，基于强化学习的自适应PID控制器逐渐成为研究热点。强化学习能够利用环境反馈信息，自动学习最优控制策略，从而实现控制器参数的自适应调整。本文将对基于强化学习的自适应PID控制器进行Simulink建模与仿真，探索其在实际应用中的优势与挑战。二、PID控制器的基本原理。
m基于强化学习的PID控制器simulink仿真,对比PI控制器和变结构PI控制器
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
01-13 9327
强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。因此，在强化学习系统中，需要某种随机单元，使用这种随机单元，Agent在可能动作空间中进行搜索并发现正确的动作。
基于强化学习的自适应PID控制器Simulink建模与仿真
gitblog_09771的博客
09-05 547
基于强化学习的自适应PID控制器Simulink建模与仿真 基于强化学习的自适应PID控制器simulink建模与仿真.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/214dc 概述 本仓库提供了在Simulink环境中实现的基于强化学习的自适应PID控制器的完整仿真模型。作为《Simulink教程案例60》系列的压轴之作，本资源展示了一种将现代...
【运动学】基于matlab斜抛物体水平射程+竖直射高【含Matlab源码 979期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
06-13 1804
斜抛物体水平射程+竖直射高 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
毕设题目：Matlab疾病识别与分类
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-16 1913
毕设题目：Matlab疾病识别与分类 完整代码，方可直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
基于自适应PID的控制系统的Simulink仿真与Matlab
techDM的博客
09-15 959
然而，传统的PID控制器的参数通常是固定的，无法适应不断变化的系统工作条件和性能要求。在上述代码中，我们首先定义了自适应PID控制器的参数，包括PID参数的初始值theta0和参数调整矩阵Gamma。然后，我们定义了自适应PID控制器的算法，其中根据误差e、误差变化率de、控制信号u和参数theta计算出调整后的控制信号。然后，应用该控制信号到系统中。在上述代码中，我们首先打开Simulink模型，并设置了模型的参数，包括电机的内阻、电感、转动惯量和摩擦系数，以及PID控制器的比例、积分和微分系数。
强化学习4——基于Actor-Critic的自适应PID控制器设计
jinpeng_cumt的博客
08-01 9860
注释：本博文内容来源于文献：Wang X, Cheng Y, Sun W, et al. A Proposal of Adaptive PID Controller Based on Reinforcement Learning[J]. Journal of China University of Mining and Technology, 2007, 17(1): 40-44. 一、控制器结构框图 ...
强化学习控制gym下的倒立摆
12-15
根据《Reinforcement Learning An Introduction》里的策略梯度方法，控制open AI gym库里的倒立摆。
基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真算法研究及源码实现,基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真算法研究与源码实现,基于Matlab的模糊自适应PID控制器仿真算法，MATLAB SIMU
最新发布
03-03
Matlab作为一种广泛应用于工程计算的编程软件，其仿真环境SIMULINK提供了一种便捷的仿真平台，可以直观地模拟出模糊自适应PID控制器的工作过程，并通过可视化的方式帮助工程师理解控制系统的动态特性。在Matlab/...
【simulink教程案例60】基于强化学习的自适应pid控制器simulink建模与仿真》
01-19
通过Simulink建模与仿真，我们可以直观地观察自适应PID控制器在不同环境下的控制效果，以及强化学习代理的学习和调参过程。这为我们提供了一种全新的思路，利用强化学习的方法来提升PID控制器的自适应性能，从而更好...
基于强化学习方法的PID参数整定
热门推荐
weixin_42188287的博客
04-21 1万+
前言 PID控制器在工业界应用非常广泛，但是PID的参数调节一般需要人工根据经验法来试。对于有经验的工程师来说，一般试几次就可以获得满足调节的参数。然而对于新手工程师却很难确定一套比较好的参数。 这里我们采用强化学习的方法来调节PID参数。 这个例子展示了如何使用双延迟深度确定性策略梯度(TD3：twin-delayed deep deterministic policy gradient)强化学习算法来调整PI控制器。整定控制器的性能与使用Control System Tuner app整定的控制器的性能
在matlab上进行基于深度强化学习算法自适应调节PID参数的控制
uSrMMZPV的博客
01-21 2061
文章结构清晰，依次介绍了深度强化学习算法的概述、一级倒立摆模型及PID控制器、基于深度强化学习算法的自适应PID参数调节、实验结果与分析，最后得出结论并展望未来研究方向。摘要：本文基于深度强化学习算法，利用MATLAB平台进行一级倒立摆的起摆和平衡控制，并通过对比图展示了使用单独PID控制和深度强化学习算法调节后的控制效果。在matlab上进行基于深度强化学习算法自适应调节PID参数的控制，实现一级倒立摆的起摆和平衡，可出单独pid控制的对比图，使用强化学习工具箱搭建。2. 深度强化学习算法概述。
【PID控制】simulink强化学习的自适应PID控制器仿真【含Matlab源码 7233期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
08-17 999
simulink强化学习的自适应PID控制器仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
手把手教你学simulink（60.2）--DSP控制系统实例：基于Simulink的DSP控制永磁同步电机（PMSM）模型
MHD0815的博客
01-03 203
目录基于Simulink的DSP控制永磁同步电机（PMSM）模型项目实例1. 项目背景2. 系统架构2.1 永磁同步电机模型2.2 三相逆变器模型2.3 DSP控制器2.4 系统框图3. 模型设计3.1 创建Simulink模型3.2 DSP控制策略设计3.3 仿真环境搭建4. 参数优化4.1 自动调优5. 实际应用案例5.1 电动汽车驱动系统5.2 工业自动化系统6. 结论需求分析永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）因其高效、高功率密度、快速响应
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究（Matlab代码实现）
weixin_66436111的博客
04-11 858
然而，由于海洋环境的复杂性和不确定性，AUV的自主控制面临挑战。因此，本文提出了一种基于QLearning自适应强化学习的PID控制器，旨在提高AUV在不确定环境下的控制性能。具体来说，通过QLearning算法优化PID控制器的参数，使其能够适应不同的环境条件并实现更好的控制性能。结果表明，基于QLearning的自适应PID控制器在不同的海洋环境下都能够实现更好的控制性能，表现出更高的稳定性和鲁棒性。水下机器人的水动力模型是设计控制器的基础，只有建立了相应的水动力模型后，仿真实验的工作才能有效展开。
评论 10
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

fpga和matlab

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值