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电力电子变换器基于强化学习的容错控制策略优化技术设计.docx
资料介绍
电力电子变换器基于强化学习的容错控制策略优化技术设计
概述
强化学习是电力电子变换器容错控制策略优化的前沿方法,通过智能体与环境的交互学习最优的容错控制策略,在故障发生后自动调整控制参数,维持系统的最佳性能。在基于STM32G474的逆变器系统中,强化学习技术可用于逆变器容错控制策略的智能优化。本章系统阐述强化学习的基本原理、容错控制建模方法及在变换器中的应用。
强化学习原理
基本要素
强化学习由智能体、环境、状态、动作和奖励组成。智能体根据当前状态选择动作,环境根据动作转移到新状态,并给出奖励。
学习过程
强化学习通过智能体与环境的交互,学习最大化累积奖励的策略。学习过程包括探索和利用,探索尝试新动作,利用选择已知的最优动作。
容错控制建模
状态空间
容错控制的状态空间包括变换器的运行状态、故障类型和系统参数等。状态空间需要覆盖各种故障工况。
动作空间
容错控制的动作空间包括控制参数调整、拓扑重构和模式切换等。动作空间需要覆盖各种容错控制措施。
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| 文件名 | 大小 |
| STM32G474逆变器_技术文件_1644_电力电子变换器基于强化学习的容错控制策略优化技术设计.docx | 37K |
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