应用改进输入整形算法的采摘装置振动抑制

发布时间：2021-06-06 16:30

　　针对松果采摘机器人移动过程中存在的振动问题,提出一种基于强化学习的指定不敏感（SI）输入整形器控制方法,设计了一种机械手臂击打式的松果采摘系统。首先通过测量运动过程中的振动幅度大小,并给予强化学习代理体不同的奖励函数;接着令代理体寻找最大奖励函数,即达到振动幅度最小的SI输入整形最优参数。然后引入衰减函数使代理体跳出局部最优参数,得到全局最优参数;最后通过仿真实验进一步验证该强化学习的SI输入整形器算法的消振效果。与SI输入整形算法相比,振动幅度降低40%,时滞时间缩短46.3 ms。结果表明,所提出的应用强化学习的SI输入整形器具有较好的振动抑制效果和鲁棒性。 

【文章来源】：东北林业大学学报. 2020,48(12)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

击打式松果采摘装置的结构示意图

击打式松果采摘装置控制策略

图3所示强化学习方法是一种典型的离散型强化学习控制算法,在没有任何预先存在的知识的条件下,通过代理体与动态环境多次的交互式学习,选择不同策略,根据不同的状态选择合适的动作得到不同的奖励,最终得到最优解[19-22]。首先,根据SI整形器的设计方法作为参考,设计出一个具有综合奖励功能的动态环境,结合了输入整形器设计需满足的所有约束条件。然后,对传统的强化学习方法进行一些新的改进,使得代理体可以更有效地解决设备的振动问题。

【参考文献】：
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本文编号：3214747