模型在学习控制中的作用：执行者-评论者迭代学习控制
系统与控制
2020-07-06 v2 系统与控制
摘要
从过往任务数据中学习可显著提升机电系统的精度。通常，为实现快速且安全的学习，需要系统的模型。本文旨在为机电系统开发一种快速且安全学习的无模型方法。所开发的执行者-评论者迭代学习控制（ACILC）框架采用带基函数的前馈参数化。这些基函数编码了隐式模型知识，且执行者-评论者算法无需显式使用模型即可学习前馈参数。在打印机装置上的实验结果表明，所开发的 ACILC 框架能够在不使用显式模型知识的情况下，达到与既有基于模型方法相同的前馈信号。
引用
@article{arxiv.2007.00430,
title = {On the Role of Models in Learning Control: Actor-Critic Iterative Learning Control},
author = {Maurice Poot and Jim Portegies and Tom Oomen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.00430},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 4 figures, 21st IFAC World Congress 2020