在matlab上进行基于深度强化学习算法自适应调节PID参数的控制，实现一级倒立摆的起摆和平衡

在matlab上进行基于深度强化学习算法自适应调节PID参数的控制实现一级倒立摆的起摆和平衡可出单独pid控制的对比图使用强化学习工具箱搭建最近在实验室折腾倒立摆控制传统PID调参调得我头秃。参数整定就像在黑暗里摸开关好不容易摆起来了又容易翻车。听说深度强化学习能自适应调参立马抄起Matlab开搞顺手记录下踩坑过程。先看传统PID的表现。倒立摆初始角度-60°目标让它摆到0°并保持平衡。常规PID控制代码如下Kp 10; Ki 1; Kd 5; sim(pendulum_PID.slx); plot(time, angle);结果就像喝醉的鸭子图1蓝线虽然勉强能稳住但超调量高达30%调节时间超过5秒。更坑的是换个初始角度参数又得重新调这谁顶得住啊上强化学习工具箱核心思路是让AI自己学怎么调PID参数。环境搭建是关键状态空间包含角度、角速度、位移、速度obsInfo rlNumericSpec([4 1]); actInfo rlNumericSpec([3 1],LowerLimit,[0;0;0],UpperLimit,[20;5;10]); env rlSimulinkEnv(pendulum_RL,pendulum_RL/RL Agent,obsInfo,actInfo);奖励函数设计得像教熊孩子摆起来给糖吃乱晃就打手心。这里用角度平方反比做奖励function reward myRewardFunction(theta, action) reward -10*theta^2 - 0.1*sum(action.^2); endDDPG网络结构用了三层全连接中间层加BatchNorm防止过拟合。注意输出层要用tanh激活限制参数范围actorNet [ featureInputLayer(4,Normalization,none) fullyConnectedLayer(64) batchNormalizationLayer reluLayer fullyConnectedLayer(32) reluLayer fullyConnectedLayer(3) tanhLayer];训练时发现智能体总想偷懒——直接把参数调零摆烂后来在奖励函数里加了动作惩罚项才解决。训练曲线像坐过山车200回合后突然开窍在matlab上进行基于深度强化学习算法自适应调节PID参数的控制实现一级倒立摆的起摆和平衡可出单独pid控制的对比图使用强化学习工具箱搭建!PID vs RL对比图红线的RL控制器像个老司机起摆过程行云流水超调量压到5%以内。更骚的是把摆杆质量增加20%不用重新训练照样稳如老狗。不过训练耗时是真肝i7跑了一晚上才收敛显卡风扇狂转像要起飞。最后奉上核心训练代码注意要开并行加速trainOpts rlTrainingOptions(UseParallel,true,StopTrainingCriteria,AverageSteps); agent rlDDPGAgent(actor,critic,trainOpts); trainStats train(agent,env,trainOpts);这波操作下来PID调参可以扔进历史垃圾桶了。不过要提醒萌新们别拿实验室的真摆锤乱试别问我是怎么知道的看着地上的零件陷入沉思...