메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한광환 (국민대학교) 김도연 (국민대학교) 이창석 (국민대학교) 이진욱 (국민대학교) 정구민 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020 한국자동차공학회 춘계학술대회
발행연도
2020.7
수록면
555 - 558 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 강화학습 알고리듬인 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)를 이용하여 DC 모터를 제어기 설계 방법을 제안한다. 매트랩의 시뮬링크를 이용하여 전달 함수 블록과 Reinforcement Learning 블록으로 피드백 루프를 구성하였다. DDPG 알고리즘에 Actor와 Critic의 네트워크는 매트랩 코드 환경에서 생성하였고, 시뮬링크와 연동하여 학습을 진행하였다. 시뮬레이션에서 단위계단함수를 입력으로 설정하였으며, 시뮬레이션 시간은 1초로 진행하였다. 진행한 결과 Peak Time: 7.898ms, Rise Time: 7.186ms, Settling Time: 8.274ms, Overshoot: 1.4% 로 측정되었다. 정상상태 오차의 경우에는 ±1% 이내로 수렴하는 것을 확인하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
3. 실험 환경 구성
4. 학습 과정
5. 실험 결과
4. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0