基于强化学习的木工送料平台误差控制研究

摘要

研究了木工带锯机送料平台误差产生的主要原因。通过深度确定性策略梯度算法,对各轴的跟踪误差进行控制,以实现对送料平台末端夹具及木料运动轨迹误差的控制。使用Adams运动学仿真平台对送料平台进行动力学分析,通过与MATLAB进行联合仿真完成强化学习过程。由于送料平台各轴间耦合关系复杂,所以使用最小安全距离限制和积分法加快仿真学习过程。最后进行数据迁移,使用Codesys实现对送料平台实体机的虚轴控制进行仿真。结果表明,加入约束条件和优化方法后,强化学习过程更加稳定且收敛速度更快,深度确定性策略梯度算法减小误差可达63.97%,为后续锯切加工奠定了基础。