典型文献
基于Actor-Critic学习的数控机床加工过程控制方法
文献摘要：
为了精准控制数控机床的加工过程,提升数控机床工作效率,研究基于Actor-Critic学习的数控机床加工过程控制方法是很好的解决办法.通过结合模糊推理系统与径向基函数神经网络,设计Ac-tor-Critic学习网络结构;通过增加网络节点完成网络结构学习,利用梯度下降法完成网络可调参数学习,得到模糊Actor-Critic学习网络;通过数控机床加工过程切削力设定值和实际输出切削力测量值之差,获取PID控制器误差信号;利用状态转换器转换误差信号,获取加工过程状态向量,并输入到模糊Actor-Critic学习网络内,输出PID控制器最优参数,完成数控机床加工过程控制.实验证明:在加工不同材料时,该方法均可有效控制加工过程,且最大偏差较小;在不同切削深度时,该方法的跟踪误差平方与绝对误差积分均较低,具备较优的控制精度与平稳度,从而可有效提升数控机床工作效率.
文献关键词：
Actor-Critic学习;数控机床;加工过程控制;模糊推理;梯度下降法;控制器
中图分类号：
作者姓名：
黄苏
作者机构：
厦门海洋职业技术学院 海洋机电学院, 福建 厦门 361102
文献出处：
引用格式：
[1]黄苏-.基于Actor-Critic学习的数控机床加工过程控制方法)[J].辽东学院学报（自然科学版）,2022(04):273-278
A类：
B类：
Actor,Critic,数控机床,机床加工,加工过程控制,精准控制,控制数,解决办法,模糊推理系统,径向基函数神经网络,学习网络,网络节点,结构学习,梯度下降法,可调参数,参数学习,切削力,设定值,测量值,PID,误差信号,状态转换,转换器,过程状态,状态向量,最优参数,不同材料,控制加工,最大偏差,切削深度,跟踪误差,绝对误差,差积,控制精度,稳度
AB值：
0.293654
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