公开(公告)号：CN119203410A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411290169.5

申请日：2024-09-13

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 姜彦翠 ,  黄皓

IPC: G06F30/17 ,  B23C3/00 ,  B23Q17/12 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于深度Q学习的薄壁件铣削振动主动控制方法，属于机械加工技术领域，本发明建立薄壁件横向振动方程；建立压电片传感和致动方程；建立薄壁件铣削振动控制方程；采用振型函数的正交性和状态变量，建立薄壁件铣削振动控制状态空间方程；建立Matlab/Simulink薄壁件铣削振动环境模型；设计薄壁件的状态、动作、奖励函数；建立薄壁件铣削振动主动深度Q学习控制器的主动控制框架；建立薄壁件铣削振动主动深度Q学习控制器的流程；采用训练好的薄壁件铣削振动主动深度Q学习控制器，实现铣削振动主动控制。本发明可以解决其他薄壁件铣削振动控制器过度依赖被控对象的精确模型导致减振效果差、无法处理薄壁件铣削过程中的复杂性和不确定性、以及铣削过程中控制器信息处理能力差、性能差的问题，而且通过优化深度Q学习控制器控制参数，改善薄壁件铣削振动控制性能，实现薄壁件铣削振动主动控制。