本发明提出一种基于强化学习的神经网络逆控制器进行控制的方法，神经网络控制包含神经网络逆控制器和神经网络模型两部分，神经网络模型主要用于对被控制对象进行辨识，并向神经网络逆控制器提供被控制对象信息。神经网络逆控制器采用强化学习中的行动者‑评论家结构，行动者采用神经网络根据评论家提供的值函数学习控制策略，依据策略函数给出下一步控制增量，评论家采用神经网络建立状态、行动与值函数的拟合关系，值函数根据预测控制中的性能评价函数设置，能有效解决控制系统的迟延问题。本发明的方法能够适应时滞系统的控制要求，能根据被控参数未来的趋势使执行机构提早动作，抑制被控量的波动，同时能适应被控对象时变和非线性的特性，提高控制品质和稳定性。
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来源：北方有色网
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