論文の概要: ReACT: Reinforcement Learning for Controller Parametrization using
B-Spline Geometries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05251v1
- Date: Wed, 10 Jan 2024 16:27:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 14:06:02.169381
- Title: ReACT: Reinforcement Learning for Controller Parametrization using
B-Spline Geometries
- Title（参考訳）: ReACT: B-Spline Geometries を用いたコントローラパラメトリゼーションのための強化学習
- Authors: Thomas Rudolf, Daniel Fl\"ogel, Tobias Sch\"urmann, Simon S\"u{\ss},
Stefan Schwab, S\"oren Hohmann
- Abstract要約: 本研究は,N次元B-スプライン測地(BSG)を用いた深部強化学習(DRL)を用いた新しいアプローチを提案する。
本稿では,操作条件に依存する複雑な振る舞いを持つシステムのクラスであるパラメータ変量システムの制御に焦点をあてる。
多数の動作条件に依存するコントローラパラメータをマッピングするために,BSGを導入し,適応処理をより効率的にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robust and performant controllers are essential for industrial applications.
However, deriving controller parameters for complex and nonlinear systems is
challenging and time-consuming. To facilitate automatic controller
parametrization, this work presents a novel approach using deep reinforcement
learning (DRL) with N-dimensional B-spline geometries (BSGs). We focus on the
control of parameter-variant systems, a class of systems with complex behavior
which depends on the operating conditions. For this system class,
gain-scheduling control structures are widely used in applications across
industries due to well-known design principles. Facilitating the expensive
controller parametrization task regarding these control structures, we deploy
an DRL agent. Based on control system observations, the agent autonomously
decides how to adapt the controller parameters. We make the adaptation process
more efficient by introducing BSGs to map the controller parameters which may
depend on numerous operating conditions. To preprocess time-series data and
extract a fixed-length feature vector, we use a long short-term memory (LSTM)
neural networks. Furthermore, this work contributes actor regularizations that
are relevant to real-world environments which differ from training.
Accordingly, we apply dropout layer normalization to the actor and critic
networks of the truncated quantile critic (TQC) algorithm. To show our
approach's working principle and effectiveness, we train and evaluate the DRL
agent on the parametrization task of an industrial control structure with
parameter lookup tables.
- Abstract（参考訳）: ロバストで高性能なコントローラは産業用途に欠かせない。
しかし、複素および非線形システムに対する制御パラメータの導出は困難で時間がかかる。
本研究は,N次元B-スプラインジオメトリ(BSG)を用いた深部強化学習(DRL)を用いた新しい手法を提案する。
本稿では,操作条件に依存する複雑な振る舞いを持つシステムのクラスであるパラメータ変動システムの制御に焦点を当てる。
このシステムクラスでは、ゲインスケジューリング制御構造はよく知られた設計原則により、業界全体のアプリケーションで広く使われている。
これらの制御構造に関する高価なコントローラパラメトリゼーションタスクを実現するため,DRLエージェントをデプロイする。
制御系の観測に基づいて、エージェントはコントローラパラメータの適応方法を自律的に決定する。
多数の動作条件に依存するコントローラパラメータをマッピングするために,BSGを導入して適応処理をより効率的にする。
時系列データを前処理し、固定長特徴ベクトルを抽出するために、長い短期記憶(LSTM)ニューラルネットワークを用いる。
さらに、この研究は、訓練とは異なる実環境に関連するアクタの正規化にも寄与する。
そこで我々は,TQCアルゴリズムのアクターおよび批評家ネットワークに対して,ドロップアウト層正規化を適用した。
提案手法の動作原理と有効性を示すため,パラメータ検索表を用いた産業制御構造のパラメータ化タスクにおいてDRLエージェントを訓練し,評価する。
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