基于PPO强化学习的buckboost升降压电路控制系统matlab仿真,对比PID控制器

简介: 本项目利用MATLAB 2022a对基于PPO强化学习的Buck-Boost电路控制系统进行仿真,完整代码无水印。通过与环境交互,智能体学习最优控制策略,实现输出电压稳定控制。训练过程包括初始化参数、收集经验数据、计算优势和奖励函数并更新参数。附带操作视频指导,方便用户理解和应用。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印):

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仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。

2.算法涉及理论知识概要
随着电力电子技术的不断发展,Buck-Boost 升降压电路在各种电源转换和能量管理系统中得到了广泛应用。传统的 Buck-Boost 电路控制方法通常基于固定的控制策略,难以适应复杂多变的工作环境和负载条件。强化学习作为一种智能控制方法,能够通过与环境的交互学习最优控制策略,为 Buck-Boost 电路控制提供了新的思路。

2.1 强化学习
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。强化学习框架主要包括智能体、环境、状态、动作和奖励等要素。智能体根据当前的状态选择一个动作,环境根据智能体的动作返回一个新的状态和奖励。智能体的目标是通过不断地与环境交互,学习到一个最优策略,使得长期累积奖励最大化。

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   策略梯度算法是一类用于求解强化学习问题的算法。策略梯度算法通过直接优化策略函数的参数来寻找最优策略。策略梯度算法的基本思想是计算策略函数对参数的梯度,然后根据梯度方向更新参数,使得策略函数逐渐逼近最优策略。常见的策略梯度算法有 REINFORCE 算法、Actor-Critic 算法等。
AI 代码解读

2.2 PPO强化学习
PPO(Proximal Policy Optimization)是一种基于策略梯度的强化学习算法,由 OpenAI 提出。PPO 算法在传统的策略梯度算法的基础上进行了改进,通过引入剪切目标函数和重要性采样技术,提高了算法的稳定性和收敛速度。

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2.3 训练过程
基于 PPO 强化学习的 Buck-Boost 电路控制系统的训练过程如下:

1.初始化 PPO 算法的参数,包括策略函数和价值函数的参数。

2.使用随机策略与 Buck-Boost 电路环境进行交互,收集经验数据。

3.根据收集到的经验数据,计算优势函数和奖励函数。

4.使用 PPO 算法更新策略函数和价值函数的参数。

5.重复步骤 2-4,直到算法收敛或达到预设的训练次数。

    在训练完成后,可以使用训练好的策略函数对 Buck-Boost 电路进行在线控制。根据当前的状态信息,策略函数输出一个最优的占空比D,控制开关管的导通和关断,实现对输出电压的稳定控制。
AI 代码解读

3.MATLAB核心程序

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