第01章 AI/深度学习增强控制

概述

AI 增强控制是指利用人工智能技术（特别是深度学习和强化学习）来增强传统电机控制方法，实现更优性能。

传统控制          →          AI 增强控制
│                      │
│                      │
│   PID 控制          │   PID + 神经网络补偿
│   模型依赖          │   模型自适应
│   参数固定          │   参数在线学习
│   性能受限          │   性能优化

AI 增强控制分类

┌───────────────────────────────────────────┐
│         AI 增强控制分类              │
└───────────────────────────────────────────┘
          ↓
┌─────────┴─────────┬──────────────┐
│                 │              │
监督学习        强化学习       其他AI技术
│                 │              │
└─────────┬─────────┴──────────────┘
          ↓
┌────────┬────────┬────────┬────────┐
│        │        │        │        │
神经网络补偿器 DRL   神经网络观测器  自适应控制

方法一：神经网络补偿器

原理

使用神经网络学习并补偿传统控制器的误差和未建模动态。

传统控制器 + 神经网络补偿器
      ↓
        输出 = u_traditional + u_NN
                      ↓
          NN 学习并补偿误差

结构

          ┌─────────────┐
          │  目标轨迹    │
          └──────┬──────┘
                 │
          ┌──────┴──────┐
          │  传统控制器  │
          │  (PID/FOC)   │
          └──────┬──────┘
                 │
          ┌──────┴──────┐        ┌─────────────┐
          │    系统对象    │ ───→ │  神经网络    │
          └──────┬──────┘        │  补偿器    │
                 │              └──────┬──────┘
          ┌──────┴──────┐               │
          │  误差分析    │ ──────────────┘
          └─────────────┘

应用场景

网络结构

import torch
import torch.nn as nn

class NeuralCompensator(nn.Module):
    """神经网络补偿器"""
    def __init__(self, input_dim=10, hidden_dim=64, output_dim=3):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        )

    def forward(self, x):
        return self.net(x)

# 输入特征
# [i_d, i_q, ω, θ, e_d, e_q, u_d, u_q, 电压, 温度]

方法二：深度强化学习（DRL）

原理

通过智能体与环境的交互，学习最优控制策略。

MDP（马尔可夫决策过程）

MDP = (S, A, P, R, γ)

S: 状态空间
  S = [i_d, i_q, ω, θ, u_d, u_q, ...]
A: 动作空间
  A = [Δu_d, Δu_q] 或 [u_d, u_q]
P: 状态转移概率
  s' = P(s|a)
R: 奖励函数
  R = -α·e_ω² - β·e_τ² - γ·u²
γ: 折扣因子
  γ ∈ [0, 1]

DRL 算法选择

AI 增强控制对比

前沿方向

2024-2025 研究热点

1. 安全强化学习

   • 硬约束下的学习
   • 安全认证

2. 小样本学习

   • 少数据快速适应
   • 元学习应用

3. 可解释 AI

   • 理解神经网络决策
   • 可信 AI

4. 在线学习

   • 持续适应变化
   • 遗忘问题

5. 硬件协同设计

   • AI 加速芯片
   • 边缘 AI

参考资源

最后更新：2025-05-07