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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 51 - 57 (7page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2023.33.1.051
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The vibration control of a one-degree-of-freedom system was performed in this study using Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), a reinforcement learning method. A delayed control force compared to the target control force is applied to the system due to the dynamic characteristics of an actuator, such as a pneumatic spring. Reinforcement learning is a learning method that finds better behavior by learning by itself according to a reward function that is directly related to the learning goal without using a complex mathematical model for the system. Since the accelerometer is the most commonly used sensor in vibration measurement, we proposed a suitable learning excitation force and compensation function based on the acceleration data. The final learned policy was used to simulate the superior performance of the control force for various external forces. It was found from the numerical simulation that the vibration control based on the DDPG and reinforced learning is effective in suppressing vibrations.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 강화학습
3. 시뮬레이션
4. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
Wang, X., 2020, Coarse-fine Self-learning Active Mass Damper for Frequency Tracking Vibration Control, International Journal of Structural Stability and Dynamics, Vol. 20, No. 2, p. 2050024.
Park, J. E., Lee, J. and Kim, Y.-K., 2021, Design of Model-free Reinforcement Learning Control for Tunable Vibration Absorber System based on Magnetorheological Elastomer, Smart Materials and Structures, Vol. 30, No. 5, 055016.
Qiu, Z.-C., Chen, G.-H. and Zhang, X.-H., 2021, Reinforcement Learning Vibration Control for a Flexible Hinged Plate, Aerospace Science and Technology, Vol. 118, 107056.
Kim, Y. J., Hong, S. M. and Oh, J. S., 2022, Design of Control Algorithm for Micro Electric Vehicle Suspension System using Reinforcement Learning Algorithm, Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 32, No. 2, pp. 124~1
Liu, M., Li, Y., Rong, X., Zhang, S. and Yin, Y., 2020, Semi-active Suspension Control based on Deep Reinforcement Learning, IEEE Access. Vol. 8, pp. 9978~9986.
Park, J. E., Lee, J. and Kim, Y.-K., 2021, Design of Model-free Reinforcement Learning Control for Tunable Vibration Absorber System based on Magnetorheological Elastomer, Smart Materials and Structures, Vol. 30, No. 5, 055016.
Qiu, Z.-C., Chen, G.-H. and Zhang, X.-H., 2021, Reinforcement Learning Vibration Control for a Flexible Hinged Plate, Aerospace Science and Technology, Vol. 118, 107056.
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Liu, M., Li, Y., Rong, X., Zhang, S. and Yin, Y., 2020, Semi-active Suspension Control based on Deep Reinforcement Learning, IEEE Access. Vol. 8, pp. 9978~9986.
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