强化学习与电机控制

• 强化学习与电机控制
• 强化学习控制算法分类
• 一、参考文献
• 二、后续计划
• • 1. 基于MATLAB环境创建智能体对比不同控制算法下控制性能
  • 2. 基于python 飞桨平台 结合fmi标准导入电机模型，进行控制算法的设计和实现
• 总结

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
目前主要有qlearning ddpg 和td3几种。

https://github.com/mathworks/MathWorks-Excellence-in-Innovation
MATLAB 官网提供的永磁电机电流控制链接
matlab github主页上提供了一个研究思路。

TD3算法

• TD3：Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient ，双延迟深度确定性策略梯度。
• Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG算法 不了解的可以看这里。
• TD3算法是一个对DDPG优化的版本，即TD3也是一种基于AC架构的面向连续动作空间的DRL算法，主要包括三个非常主要的优化。

强化学习是一种不依赖模型的控制算法，在控制目标设计上具有很强的灵活性。结合传统的电机控制算法还是比较有研究价值的。