論文の概要: Guided Policy Search Based Control of a High Dimensional Advanced
Manufacturing Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05838v1
- Date: Sat, 12 Sep 2020 17:58:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 08:23:35.382269
- Title: Guided Policy Search Based Control of a High Dimensional Advanced
Manufacturing Process
- Title(参考訳): 高次元高度製造プロセスの誘導政策探索に基づく制御
- Authors: Amit Surana, Kishore Reddy, Matthew Siopis
- Abstract要約: 本稿では,加法製造プロセスにおける高次元最適制御問題に対して,GPSに基づく強化学習フレームワークを適用した。
沈着過程の現実的なシミュレーションモデルを用いて,GPSを用いたニューラルネットワークポリシのトレーニングを行う。
トレーニングされたポリシと堆積プロファイルのその場測定に基づくクローズドループ制御を実験的に検証し,有望な性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.5469452301122175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we apply guided policy search (GPS) based reinforcement
learning framework for a high dimensional optimal control problem arising in an
additive manufacturing process. The problem comprises of controlling the
process parameters so that layer-wise deposition of material leads to desired
geometric characteristics of the resulting part surface while minimizing the
material deposited. A realistic simulation model of the deposition process
along with carefully selected set of guiding distributions generated based on
iterative Linear Quadratic Regulator is used to train a neural network policy
using GPS. A closed loop control based on the trained policy and in-situ
measurement of the deposition profile is tested experimentally, and shows
promising performance.
- Abstract(参考訳): 本稿では,加法製造プロセスにおける高次元最適制御問題に対して,GPSに基づく強化学習フレームワークを適用した。
本発明の課題は, プロセスパラメータを制御することにより, 積層した材料を最小化しつつ, 材料表面の幾何学的特性を所望する。
繰り返し線形二次レギュレータをベースとしたガイド分布の慎重に選択されたセットとともに堆積過程の現実的なシミュレーションモデルを用いて,GPSを用いたニューラルネットワークポリシのトレーニングを行う。
トレーニングされたポリシと堆積プロファイルのその場測定に基づく閉ループ制御を実験的に検証し,有望な性能を示す。
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