1.介绍
针对控制建模与设计场景中控制参数难以确定的普遍问题，提出了一种基于强化学习的控制律参数自主优化解决方案。该方案以客户设计的控制律模型为基础，根据自定义的控制性能指标，自主搜索并确定最优的、可状态依赖的控制参数组合。
可用于各类飞行器、机器人等类的控制系统优化。无论是经典的PID控制，还是其他先进的控制方法，该模块都能提供一种通用的参数优化方案。通过与控制律参数自主优化模块的结合，工程师们将获得更多的精力用于控制策略的设计和算法的创新，而将繁琐的参数调试工作交给智能化优化系统完成。
2.应用场景
面向复杂系统的控制建模与控制律设计研发场景，适用于需要频繁进行控制律设计、控制律调整、控制参数调整的研发场景，包括各类机器人设计（机械臂、机械狗、特殊结构如水上水下机器人、拟人机器人等）、各类飞行器设计（固定翼、四旋翼、航天器等）、其他机械设施（汽车、发动机等）。
3.参考示例-基于强化学习的PID参数整定
在控制系统控制器性能分析中，系统阶跃响应对应的超调量、上升时间、调节时间等动态性能指标是关于控制器参数矢量 X 的非线性函数，评价控制器设计优劣的关键性因素。
结合强化学习理论和控制理论知识，设计一种基于强化学习（reinforcement learning, RL）的控制器参数自整定及优化算法。算法将控制参数矢量 X作为智能体的动作，控制系统的响应结果作为状态，引入动态性能指标计算奖励函数，通过在线学习周期性阶跃响应数据、梯度更新控制器参数的方式改变控制器的控制策略，直至满足优化目标，实现参数的自整定及优化。算法原理如下图所示。
根据原理图，参数自整定及优化算法将控制器参数整定问题定义为，求解满足下列不等式约束条件的可行解：
式中： Z为待优化的参数矢量X的取值范围；Ωi(i=1,2,3) 为优化目标的约束值。基于控制系统动态性能指标超调量 δ、上升时间 tr、调节时间 ts，算法定义奖励函数为
算法的参数整定及优化流程如下：
- 根据实际条件和需求设定优化目标 Ωi和参数 X的搜索范围 Z，随机初始化参数 X；
- 返回步骤 2)，重复上述步骤。
- 利用梯度下降法更新参数；X=X+α⋅∇X+σ，其中 σ为高斯白噪声，α为自适应学习率；
- 计算 m个样本的参数平均梯度 ∇X；
- 从经验回放集 S 中随机批量抽取 m 个经验样本，将 2) 中数据存入经验回放集 S；
- 获得系统在参数 X下的周期阶跃响应数据，计算动态性能指标 δ、tr 、ts和奖励函数 R；若满足优化目标，则终止迭代，输出参数 X；
为了尽可能获得全局最优的参数，参数自整定及优化算法在更新参数的过程中引入高斯白噪声，增加参数的探索度。同时，算法利用经验回放技术，对过去的经验样本进行随机批量抽样，减弱经验数据的相关性和不平稳分布的影响，增加优化过程的准确性和收敛速度。实践试验中，为避免算法陷入局部死循环，当可行解的变异系数小于一定阈值时，即认为算法已获得局部收敛（近似全局）的相对最优解，保留当前结果并重新搜索。
案例参考自：
