Reinforcement Learning Aided Performance Optimization of Feedback Control Systems (eBook)
XIX, 127 Seiten
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-33034-7 (ISBN)
Changsheng Hua proposes two approaches, an input/output recovery approach and a performance index-based approach for robustness and performance optimization of feedback control systems. For their data-driven implementation in deterministic and stochastic systems, the author develops Q-learning and natural actor-critic (NAC) methods, respectively. Their effectiveness has been demonstrated by an experimental study on a brushless direct current motor test rig.
The author:
Changsheng Hua received the Ph.D. degree at the Institute of Automatic Control and Complex Systems (AKS), University of Duisburg-Essen, Germany, in 2020. His research interests include model-based and data-driven fault diagnosis and fault-tolerant techniques.Changsheng Hua received the Ph.D. degree at the Institute of Automatic Control and Complex Systems (AKS), University of Duisburg-Essen, Germany, in 2020. His research interests include model-based and data-driven fault diagnosis and fault-tolerant techniques.
| Erscheint lt. Verlag | 3.3.2021 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XIX, 127 p. 53 illus. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Schlagworte | Actor-Critic • Fault-tolerant Control • Feedback Control Systems • machine learning • Q-Learning • Robustness Optimization |
| ISBN-10 | 3-658-33034-1 / 3658330341 |
| ISBN-13 | 978-3-658-33034-7 / 9783658330347 |
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