基于强化学习的液压支架油缸系统神经网络最优控制方法研究

摘要

以智慧煤矿为研究背景，对液压支架电液控制油缸进行深入研究。首先，详细分析了该油缸的工作原理及其物理意义，并构建了基于比例阀控制的液压支架电液控制油缸的系统模型。接着，结合强化学习算法与神经网络理论，提出了一种自适应最优控制策略，优化系统的稳定性和鲁棒性。通过反步设计方法，设计了自适应最优控制器，确保各子系统的性能达到最优状态。最后，通过仿真算例验证了该方法的有效性和可行性。

关键词

液压支架 / 强化学习 / 智慧煤矿 / 最优控制

基金资助

辽宁省教育厅基本科研项目面上项目（JYTMS20230967）