Position control of an acoustic cavitation bubble by reinforcement learning

📄 arXiv: 2312.05674v1 📥 PDF

作者: Kálmán Klapcsik, Bálint Gyires-Tóth, Juan Manuel Rosselló, Ferenc Hegedűs

分类: eess.SY, cs.LG

发布日期: 2023-12-09

💡 一句话要点

通过强化学习实现声空化气泡位置控制

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 声空化 强化学习 位置控制 深度学习 超声技术

📋 核心要点

  1. 现有方法在声空化气泡位置控制上存在局限，难以实现精确和快速的操控。
  2. 本文提出了一种基于强化学习的控制技术，通过优化压力幅度值实现气泡位置的任意控制。
  3. 实验结果表明，所提方法在某些情况下的控制速度比线性理论预期快7倍，显著提升了控制效率。

📝 摘要（中文）

本文开发了一种通过强化学习实现声空化气泡位置任意控制的技术，该气泡位于双频驻波场中。代理需要选择最佳的压力幅度值，以在范围 $x/λ_0 ext{in}[0.05, 0.25]$ 内操控气泡位置。为训练代理，采用了支持连续动作空间的演员-评论家离线策略算法（深度确定性策略梯度），允许将压力幅度值在 $0$ 和 $1 ext{bar}$ 之间连续设置。设计了一个奖励函数，旨在最小化气泡与目标位置之间的距离，并隐式鼓励代理在最短时间内完成位置控制。在某些情况下，最佳控制速度可比线性理论预期的解决方案快7倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决声空化气泡在双频驻波场中的位置控制问题。现有方法在精确操控气泡位置方面存在不足，无法满足快速响应的需求。

核心思路：通过强化学习，特别是使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法，代理能够在连续的压力幅度空间内选择最佳值，从而实现对气泡位置的精确控制。

技术框架：整体架构包括环境建模、代理设计和训练过程。环境模拟声场，代理通过与环境交互学习控制策略，训练过程中使用奖励函数引导学习。

关键创新：本研究的主要创新在于将强化学习应用于声空化气泡的控制，尤其是通过设计适应性奖励函数，使得控制过程不仅快速而且高效。

关键设计：在参数设置上，压力幅度值被限制在 $0$ 到 $1 ext{bar}$ 之间，奖励函数设计为最小化气泡与目标位置的距离，同时鼓励快速控制。网络结构采用了适合连续动作空间的深度学习模型。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在气泡位置控制上表现出色，最佳控制速度比线性理论预期快7倍，显著提升了操控效率，展示了强化学习在复杂物理系统中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗超声、材料加工和环境监测等。通过精确控制声空化气泡的位置，可以在这些领域实现更高效的操作和更好的效果，未来可能推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

A control technique is developed via Reinforcement Learning that allows arbitrary controlling of the position of an acoustic cavitation bubble in a dual-frequency standing acoustic wave field. The agent must choose the optimal pressure amplitude values to manipulate the bubble position in the range of $x/λ_0\in[0.05, 0.25]$. To train the agent an actor-critic off-policy algorithm (Deep Deterministic Policy Gradient) was used that supports continuous action space, which allows setting the pressure amplitude values continuously within $0$ and $1\, \mathrm{bar}$. A shaped reward function is formulated that minimizes the distance between the bubble and the target position and implicitly encourages the agent to perform the position control within the shortest amount of time. In some cases, the optimal control can be 7 times faster than the solution expected from the linear theory.