本申请涉及一种基于强化学习的无超调PID控制器参数整定方法。本申请通过构造学习智能体，观测当前状态数据输入到动作神经网络得到动作参数，之后再观测下一状态的数据以及奖励。当前状态，动作，转移后状态，奖励值，四个元素组成了状态转移元组，每一次被控对象执行动作时都会进行一次状态转移，并将状态转移元组存入经验池内。智能体抽取一定量的状态转移元组，用于训练动作网络和评价网络。重复训练动作网络和评价网络直到参数收敛，保存参数权重。最终智能体根据当前状态数据输出最优PID参数提供给PID控制器，使得被控对象的状态值在无超调的基础上以较快的速度达到设定值，进而实现对控制器PID参数无超调整定的方面改进。
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来源：北方有色网
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