基于强化学习的控制器参数优化方法与任务控制方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510735863.1

申请日：

2025-06-04

公开(公告)号：

CN120255323B

公开(公告)日：

2025-09-30

发明(设计)人：

刘瑜唐东繁李徵李劭辉姜智卓李耀文何友

申请人：

清华大学深圳国际研究生院

申请人地址：

518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼

IPC主分类号：

G05B11/42

IPC分类号：

代理机构：

北京路浩知识产权代理有限公司 11002

代理人：

常芳

法律状态：

授权

国省代码：

北京市市辖区

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-09-30	授权	授权
2025-07-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G05B 11/42申请日:20250604
2025-07-04	公开	公开

共 50 条

[1]

基于强化学习的控制器参数优化方法与任务控制方法 [P].

刘瑜 ;

唐东繁 ;

李徵 ;

李劭辉 ;

姜智卓 ;

李耀文 ;

何友 .

中国专利 :CN120255323A ,2025-07-04

[2]

一种基于深度强化学习的自抗扰控制器参数优化方法 [P].

房淑华 ;

王翌丞 .

中国专利 :CN115097736B ,2025-07-08

[3]

一种基于深度强化学习的自抗扰控制器参数优化方法 [P].

房淑华 ;

王翌丞 .

中国专利 :CN115097736A ,2022-09-23

[4]

一种基于两阶段训练强化学习的自抗扰控制器参数优化方法 [P].

刘健行 ;

刘壮 ;

范雨思 ;

朱乔曼 ;

林欣魄 ;

沈肖宁 ;

张欧阳 ;

徐睿琦 ;

高亚斌 .

中国专利 :CN118963136A ,2024-11-15

[5]

一种基于两阶段训练强化学习的自抗扰控制器参数优化方法 [P].

刘健行 ;

刘壮 ;

范雨思 ;

朱乔曼 ;

林欣魄 ;

沈肖宁 ;

张欧阳 ;

徐睿琦 ;

高亚斌 .

中国专利 :CN118963136B ,2025-09-16

[6]

基于深度强化学习的工业控制参数自适应优化方法 [P].

孙孝龙 ;

杨雪 ;

金耀 .

中国专利 :CN120652933A ,2025-09-16

[7]

基于强化学习优化权重参数的无人车辆模型预测控制方法 [P].

苏波 ;

马锐翔 ;

郑莉 ;

马蓓 ;

夏昭阳 ;

刘懿纳 ;

赵铁瑞 ;

张柏华 ;

赵爱迪 ;

程帅 ;

李强强 ;

郭江华 ;

李春锁 .

中国专利 :CN120370790A ,2025-07-25

[8]

一种基于演化强化学习的伺服电机控制参数优化方法 [P].

朱海峰 ;

易畅言 ;

满天晴 ;

陈翔 ;

吴昊 ;

郑好 ;

祝可可 ;

戴兴安 .

中国专利 :CN118034129A ,2024-05-14

[9]

一种基于强化学习的PID控制器参数自整定方法 [P].

张琦 .

中国专利 :CN120215250A ,2025-06-27

[10]

基于改进强化学习的模型预测控制器参数整定方法及装置 [P].

郝晓辰 ;

孟泽 ;

杨旭年 ;

李永航 ;

王迪 .

中国专利 :CN121165484A ,2025-12-19

← 1 2 3 4 5 →