DDPG训练PID环境怎么搭建simulink环境

DDPG算法是一种深度强化学习算法，用于解决连续控制问题。PID环境通常是指基于比例、积分和微分控制器的控制环境，而Simulink是MATLAB的一个可视化建模和仿真工具，可以用于建立控制系统模型。要搭建DDPG训练PID环境，可以按照以下步骤进行：

1. 在MATLAB中安装Deep Learning Toolbox和Reinforcement Learning Toolbox。

2. 使用Simulink建立一个PID控制器模型，并将其与一个仿真环境连接起来。可以使用Simulink自带的PID Controller Block，也可以自己编写PID控制器代码。

3. 在MATLAB中编写DDPG算法代码，并将其与Simulink模型连接起来。可以使用Reinforcement Learning Toolbox提供的函数来实现DDPG算法。

4. 进行训练和测试。可以在Simulink中设置仿真参数，如仿真时间和步长等，以及DDPG算法的超参数，如学习率和批大小等。训练完成后，可以使用Simulink的Scope和Data Inspector等工具来可视化结果。

需要注意的是，搭建DDPG训练PID环境需要一定的编程和控制理论基础，建议先学习相关知识再进行实践。

相关问题

写出在MATLAB中，使用DDPG优化PID参数的代码

### 回答1：

我们可以使用MATLAB中的rlDDPGTuning函数来优化PID参数。代码如下：[KP,KI,KD] = rlDDPGTuning(@PID_controller,pid); 其中，@PID_controller是控制器的函数句柄，pid是初始PID参数的向量。

### 回答2：
在MATLAB中使用DDPG算法来优化PID参数的代码如下：

% DDPG优化PID参数的代码

% 步骤1：定义DDPG网络结构

% 定义Actor网络结构
actor_network = [
    imageInputLayer([state_dimension, 1, 1],'Normalization','none','Name','state')
    fullyConnectedLayer(400,'Name','fc1')
    reluLayer('Name','relu1')
    fullyConnectedLayer(300,'Name','fc2')
    reluLayer('Name','relu2')
    fullyConnectedLayer(action_dimension,'Name','output')];

% 定义Critic网络结构
critic_network = [
    imageInputLayer([state_dimension, 1, 1],'Normalization','none','Name','state')
    fullyConnectedLayer(400,'Name','fc1')
    reluLayer('Name','relu1')
    fullyConnectedLayer(300,'Name','fc2')
    reluLayer('Name','relu2')
    fullyConnectedLayer(1,'Name','output')];

% 步骤2：定义DDPG算法参数

agentOpts = rlDDPGAgentOptions;
agentOpts.SampleTime = step_size;
agentOpts.DiscountFactor = discount_factor;
agentOpts.TargetSmoothFactor = target_smoothing_factor;

% 步骤3：创建DDPG代理

agent = rlDDPGAgent(actor_network, critic_network, agentOpts);

% 步骤4：定义环境

env = rlSimulinkEnv(system_name, block_names, signals);

% 步骤5：优化PID参数

% 训练步数
num_episodes = 100;

for episode = 1:num_episodes
    % 重置环境
    obs = resetObservation(env);
    done = false;
    
    while ~done
        % 选择动作
        action = selectAction(agent, obs);
        
        % 执行动作并观察下一个状态、回报和终止信号
        [nextObs, reward, done] = step(env, action);
        
        % 存储经验
        experience = rlExperience(obs, action, reward, nextObs, done);
        
        % 每步学习
        agent = learn(agent, experience);
        
        % 更新当前状态
        obs = nextObs;
    end
end

以上代码演示了使用DDPG算法优化PID参数的过程，其中定义了Actor和Critic网络结构，设置了DDPG算法参数，创建了DDPG代理，定义了环境，并执行了训练循环来逐步优化PID参数。需要注意的是，上述代码中的`state_dimension`、`action_dimension`、`step_size`、`discount_factor`、`target_smoothing_factor`、`system_name`和`block_names`等参数需要根据实际情况进行设置。

### 回答3：
在MATLAB中使用DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）算法优化PID参数的代码如下：

% 系统模型和初始PID参数设置
sys = tf([1],[1,1]);
Kp = 1;
Ki = 0.5;
Kd = 0.1;
pid = pid(Kp, Ki, Kd);

% 状态和行为空间定义
obsDim = 1; % 状态空间维度
actionDim = 3; % 行为空间维度
obsUB = 10; % 状态上界
obsLB = -10; % 状态下界
actionUB = 1; % 行为上界
actionLB = -1; % 行为下界

% 设置DDPG超参数
actorOpts = rlRepresentationOptions('Observation',{'Continuous'},...
    'Action',{'Continuous'},'ActionSampleType','Gaussian');
criticOpts = rlRepresentationOptions('Observation',{'Continuous'},...
    'Action',{'Continuous'});
actor = rlDeterministicActorRepresentation(actorOpts,obsDim,actionDim);
critic = rlQValueRepresentation(criticOpts,obsDim,actionDim);
agentOpts = rlDDPGAgentOptions('SampleTime',0.01,...
    'TargetSmoothFactor',1e-3,'DiscountFactor',0.99);
agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOpts);

% 创建环境
env = rlSimulinkEnv(sys,'ResetFcn',@(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd),'StopFcn',@(in,~,logs)stopSim(in,false,logs));
env.ResetFcn = @(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd);

% 训练
trainOpts = rlTrainingOptions('MaxEpisodes',1000,'MaxStepsPerEpisode',200,...
    'Verbose',false,'Plots','training-progress');
trainOpts.ScoreAveragingWindowLength = 30;
trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward";
trainOpts.StopTrainingValue = inf;

% RL网络训练
doTraining = true;
while doTraining
    % 训练DDPG智能体
    trainingStats = train(agent,env,trainOpts);
    
    % 检查训练终止的条件
    if trainingStats.AverageReward > -50
        doTraining = false;
    else
        % 更新PID参数
        action = predict(actor,obs);
        Kp = Kp + action(1);
        Ki = Ki + action(2);
        Kd = Kd + action(3);
        pid = pid(Kp, Ki, Kd);
        env.ResetFcn = @(in)setParams(in,Kp,Ki,Kd);
    end
end

% 设置新的PID控制器参数
function setParams(in,Kp,Ki,Kd)
    in.mass = Kp;
    in.damping = Ki;
    in.spring = Kd;
end

% 检查训练是否终止并停止仿真
function stopSim(in,isdone,logs)
    if isdone
        Kp = 0.1;
        Ki = 0.1;
        Kd = 0.1;
        pid = pid(Kp, Ki, Kd);
        setParams(in,Kp,Ki,Kd);
        logs.States{end,:) = in;
        logs.Rewards{end} = -50;
    end
    stop(in);
end

该代码中，首先定义了系统模型、初始PID参数和状态、行为空间的设置。然后设置了DDPG算法的超参数，并创建了DDPG智能体对象。接着创建了Simulink环境，用于模拟系统。利用训练选项和训练函数对DDPG智能体进行训练，同时在每次训练迭代中根据智能体的输出更新PID参数。最后定义了设置PID参数的函数和停止仿真的函数。

基于强化学习的自适应pid控制

### 基于强化学习实现自适应PID控制算法教程

#### 创建MATLAB环境并加载必要的工具箱
为了在MATLAB环境中实施基于深度强化学习的自适应PID控制器，需确保已安装Reinforcement Learning Toolbox以及Control System Toolbox。这些工具包提供了创建、训练代理所需的全部功能，并能与动态系统交互。

% 加载所需工具箱
addpath(fullfile(matlabroot,'toolbox','reinforcementlearning'))

#### 定义被控对象——一级倒立摆模型
采用Simulink中的预定义模块构建一级倒立摆物理模型作为案例研究的对象[^1]。


#### 设计奖励机制
设定适当的目标函数（即奖励），鼓励智能体采取有助于稳定系统的行动。对于本例而言，目标是最小化角度偏差θ的同时保持位置x接近零点附近移动。

rewardFcn = @(~,~) -abs(theta); % theta代表当前时刻的角度偏移量

#### 构造动作空间与状态观测向量
- **动作**：连续型变量u表示施加给车轮的作用力；
- **观察值**：由[x, dx/dt, θ, dθ/dt]组成的状态矢量描述了整个机械结构的位置及运动趋势。

#### 初始化DQN Agent配置文件
选择适合的任务特性的神经网络架构；这里推荐使用多层感知机MLP来逼近Q(s,a)，其中输入维度等于状态数而输出对应着可能的动作范围大小。

observationInfo = rlNumericSpec([4 1]);
actionInfo      = rlContinuousActionSpec([-2;2]);

agentOpts       = rlDDPGAgentOptions();
criticNet       = createCriticNetwork();    % 用户自行编写此辅助方法
actorNet        = createActorNetwork();     % 同样需要用户补充具体细节
agent           = rlDDPGAgent(criticNet, actorNet, agentOpts);

#### 训练过程概述
利用`train`命令启动迭代优化流程直至满足收敛条件为止，在每一轮次结束之后保存最新的权重参数以便后续部署应用阶段调用。

trainingStats = train(agent, env, trainingOpts);
save('trained_agent.mat', 'agent');

#### 对比传统PID表现
绘制两者响应曲线对比图以直观感受引入机器学习组件所带来的改进之处。

figure;
subplot(2,1,1), plot(t_sim, y_pid(:,1)), title('Position Response with Fixed PID')
subplot(2,1,2), plot(t_sim, y_adp(:,1)), title('Position Response with Adaptive DDPG-PID')
legend({'Fixed Gain', 'Adaptive'},'Location','BestOutside')
xlabel('Time (s)')
ylabel('Cart Position (m)')
grid on