公开(公告)号：CN118068709A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410204171.X

申请日：2024-02-23

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 舒禹程 ,  贺朝刚 ,  乔丽红 ,  肖斌 ,  李伟生

IPC: G05B13/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种振动系统的轻量化振动控制方法，包括：获取器件的状态信息；将器件的状态信息输入到训练后的基于多奖励优先经验回放的轻量化神经网络模型，得到控制信号；基于多奖励优先经验回放的轻量化神经网络模型包括Actor网络、Actor目标网络、Critic网络以及Critic目标网络；本发明采用了深度残差收缩网络，以实现自适应去噪和轻量化的神经网络；同时，引入了多奖励机制，以协助轻量化网络找到接近最优的控制策略，并采用了优先级经验回放机制，以加速神经网络的收敛速度，提高数据利用效率。