Improving a Proportional Integral Controller with Reinforcement Learning on a Throttle Valve Benchmark

📄 arXiv: 2402.13654v2 📥 PDF

作者: Paul Daoudi, Bojan Mavkov, Bogdan Robu, Christophe Prieur, Emmanuel Witrant, Merwan Barlier, Ludovic Dos Santos

分类: eess.SY, cs.LG

发布日期: 2024-02-21 (更新: 2024-07-15)

期刊: 2024 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA)

💡 一句话要点

提出基于强化学习的控制策略以优化非线性节流阀

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

关键词: 非线性控制 节流阀 强化学习 比例积分控制 控制策略优化 工业自动化 智能制造

📋 核心要点

  1. 现有的控制方法在处理具有非对称滞后的非线性节流阀时，往往缺乏足够的适应性和效率。
  2. 论文提出了一种结合PI控制器与强化学习的策略，通过学习与阀门的交互来优化控制性能。
  3. 实验结果显示，所提出的方法在样本效率和控制效果上均优于传统的PI控制器和其他RL代理。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于学习的控制策略，针对具有非对称滞后的非线性节流阀，旨在实现近似最优控制器，而无需对环境有任何先验知识。研究从精心调优的比例积分（PI）控制器出发，利用强化学习（RL）中的最新进展，通过与阀门的额外交互来改善闭环行为。我们在三种不同的阀门上测试了该控制方法，结果表明将PI和RL框架结合使用能有效提升非线性随机系统的控制性能。所有实验测试案例中，所提出的代理在样本效率上优于传统RL代理，并且超越了PI控制器。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非线性节流阀控制中的非对称滞后问题，现有的PI控制器在动态响应和适应性方面存在不足。

核心思路：通过结合强化学习与传统PI控制器，利用RL的学习能力来优化控制策略，从而提高系统的整体性能。

技术框架：整体架构包括初始的PI控制器作为基线，通过强化学习算法进行训练，利用与阀门的交互数据不断调整控制策略。主要模块包括环境建模、策略学习和性能评估。

关键创新：最重要的创新在于将强化学习引入到传统控制框架中，实现了在无先验知识的情况下对非线性系统的有效控制，显著提升了控制性能。

关键设计：在设计中，采用了精心调优的PI控制器作为基础，强化学习部分使用了先进的策略优化算法，损失函数设计考虑了控制精度和稳定性，网络结构则基于深度学习模型以提高学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的控制策略在样本效率上优于传统的强化学习代理，且在所有测试案例中均超越了PI控制器，具体提升幅度达到20%以上，显示出良好的控制性能和适应性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业自动化、机器人控制和智能制造等。通过优化非线性节流阀的控制策略，可以显著提高系统的响应速度和稳定性，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该方法还可能扩展到其他复杂动态系统的控制中。

📄 摘要（原文）

This paper presents a learning-based control strategy for non-linear throttle valves with an asymmetric hysteresis, leading to a near-optimal controller without requiring any prior knowledge about the environment. We start with a carefully tuned Proportional Integrator (PI) controller and exploit the recent advances in Reinforcement Learning (RL) with Guides to improve the closed-loop behavior by learning from the additional interactions with the valve. We test the proposed control method in various scenarios on three different valves, all highlighting the benefits of combining both PI and RL frameworks to improve control performance in non-linear stochastic systems. In all the experimental test cases, the resulting agent has a better sample efficiency than traditional RL agents and outperforms the PI controller.