基于占空比映射的强化学习在DC-DC降压变换器控制中的迁移：从仿真到实现
系统与控制
2021-10-22 v1 机器学习
系统与控制
摘要
强化学习(RL)控制方法在功率电子系统中的应用已成为一个新兴课题，然而仿真到现实的迁移问题仍是一项挑战，因为文献中可借鉴的成果极少。事实上，由于仿真模型与实际系统之间不可避免的不匹配，离线训练的RL控制策略在迁移过程中的实际实现可能会遭遇意想不到的困难。作为本文的主要贡献，我们针对DC-DC降压变换器提出了一种通过精心设计的占空比映射(DRM)的迁移方法。随后，给出了详细的仿真到现实流程，以实现无模型深度强化学习(DRL)控制器的部署。所提方法的可行性与有效性通过对比实验研究得到了验证。
引用
@article{arxiv.2110.10490,
title = {Transferring Reinforcement Learning for DC-DC Buck Converter Control via Duty Ratio Mapping: From Simulation to Implementation},
author = {Chenggang Cui and Tianxiao Yang and Yuxuan Dai and Chuanlin Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.10490},
year = {2021}
}