基于强化学习的PID控制代码
时间: 2023-07-24 22:10:35 浏览: 91
以下是一个简单的基于强化学习的PID控制的示例代码:
```python
import numpy as np
import gym
# 定义PID控制器类
class PIDController:
def __init__(self, Kp, Ki, Kd):
self.Kp = Kp
self.Ki = Ki
self.Kd = Kd
self.reset()
def reset(self):
self.integral = 0
self.prev_error = 0
def control(self, error):
self.integral += error
derivative = error - self.prev_error
control_signal = self.Kp * error + self.Ki * self.integral + self.Kd * derivative
self.prev_error = error
return control_signal
# 定义强化学习的PID控制器类
class RL_PIDController:
def __init__(self, Kp_range, Ki_range, Kd_range):
self.Kp_range = Kp_range
self.Ki_range = Ki_range
self.Kd_range = Kd_range
self.reset()
def reset(self):
Kp_init = np.random.uniform(*self.Kp_range)
Ki_init = np.random.uniform(*self.Ki_range)
Kd_init = np.random.uniform(*self.Kd_range)
self.controller = PIDController(Kp_init, Ki_init, Kd_init)
def control(self, error):
return self.controller.control(error)
# 创建环境
env = gym.make('Pendulum-v0')
# 定义超参数和控制器范围
Kp_range = (0, 2)
Ki_range = (0, 1)
Kd_range = (0, 1)
# 创建强化学习的PID控制器
controller = RL_PIDController(Kp_range, Ki_range, Kd_range)
# 进行控制
num_episodes = 100
for episode in range(num_episodes):
observation = env.reset()
controller.reset()
done = False
while not done:
error = observation[2] # 观测值为角速度误差
action = controller.control(error)
observation, reward, done, _ = env.step([action])
env.render()
env.close()
```
这个示例代码使用了OpenAI Gym提供的Pendulum环境进行控制,其中观测值为角速度误差,控制器根据观测值计算控制信号,并通过环境模拟器进行控制。强化学习的PID控制器在每个回合中随机初始化PID参数,并通过与环境交互进行控制训练。你可以根据自己的需求修改代码中的参数范围和环境。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)