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一种基于深度学习的绞吸船横移过程自学习控制系统及方法

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本发明涉及一种基于深度学习的绞吸挖泥船横移过程自学习控制系统及方法，所述系统包括：离线学习模块和在线学习模块；离线学习模块是指根据实际施工采集的数据，利用深度神经网络模型来构建虚拟的横移过程仿真环境，采用基于深度确定性策略梯度模型，构建粗略的先验控制模型经验库；在线学习模块是指利用深度确定性策略梯度控制模型，直接对真实的绞吸挖泥船横移过程进行自学习控制，对离线学习模块构建的先验控制模型经验库进行完善和更新。本发明不仅能够使横移过程控制更加智能化，而且操作过程更简单、灵活性较好、可快速寻优。

著录项

公开/公告号CN110045614A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-07-23

原文格式PDF
申请/专利权人河海大学常州校区;
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申请/专利号CN201910408969.5
发明设计人魏长赟;陈秀静;倪福生;蒋爽;顾磊;李洪彬;刘增辉;
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申请日2019-05-16
分类号
代理机构南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人丁涛
地址 213022 江苏省常州市新北区晋陵北路200号
入库时间 2024-02-19 11:59:52

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G05B13/04 申请日:20190516

实质审查的生效
2019-07-23

公开

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