Reinforcement-Learning-Based Composite Optimal Control for Looper Hydraulic Servo Systems in Hot Strip Rolling

控制理论(社会学) PID控制器 前馈 强化学习 控制器(灌溉) 控制工程 伺服机构 计算机科学 伺服 控制系统 工程类 控制(管理) 人工智能 温度控制 电气工程 生物 农学
作者
Yudong Wang,Hao Shen,Jiacheng Wu,Huaicheng Yan,Shengyuan Xu
出处
期刊:IEEE-ASME Transactions on Mechatronics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:28 (5): 2495-2504
标识
DOI:10.1109/tmech.2023.3248861
摘要

The control scheme of the looper angle plays an essential role in hot rolling, which is directly related to the tension maintenance of the strip. The conventional scheme uses a proportion–integration–differentiation (PID) controller to control the servo valve to drive the hydraulic actuator. For different steel types and production temperature changes, the PID control mainly relies on empirical parameter adjustment, which may bring inaccuracy or inefficiency. The objective of this article is to propose a reinforcement-learning-based looper hydraulic servo optimization control scheme to automatically tune the control gain to optimum. First, the modeling error caused by variable parameters and the influence of external disturbance are considered, and the corresponding control model of the looper system is given. Subsequently, a feedforward controller with a radial basis neural-network-based disturbance observer is used to deal with modeling errors and disturbances. A feedback controller with off-policy reinforcement learning is applied in the meantime. The proposed control scheme can realize uniformly ultimately bounded of the system with Lyapunov theory. Simulation results verify the effectiveness of the proposed method.
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