LEARNING
一种改进的动车组牵引双整流器深度强化学习控制策略
Zhigang Liu, Mingwei Tang, Xiangyu Meng, Hui Wang, Qiao Zhang, Haoyu Wang, Mengru Li
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文针对CRH5高速列车脉冲整流器中PI控制参数影响系统性能的问题，提出基于深度强化学习的控制策略，用单一智能体替代d-q电流解耦控制中的所有PI控制器。通过引入奖励塑形和优先经验回放改进TD3算法，提高了不同工况下的控制效果和收敛速度。
关键词
deep reinforcement learningtraction dual rectifiersTD3reward shapingEMU
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