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oe1(光电查) - 科学论文

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  • [IEEE 2019年第23届机电一体化技术国际会议(ICMT) - 意大利萨莱诺(2019.10.23-2019.10.26)] 2019年第23届机电一体化技术国际会议(ICMT) - 强化学习在种子自由电子激光强度控制中的应用研究

    摘要： 粒子加速器的优化是一项具有挑战性的任务，多年来人们提出了多种不同方法，以实现设备的最佳调谐并使其在漂移或干扰下仍能保持最优状态。事实上，传统的无模型方法（如梯度上升算法或极值搜索算法）存在固有局限性。为克服这些局限，机器学习技术——特别是强化学习——在粒子加速器领域正受到越来越多的关注。本文旨在将一种基于激光轨迹的通用目标函数的无模型强化学习方法应用于种子激光的对准研究。该研究聚焦于意大利的里雅斯特同步辐射实验室自由电子激光装置FERMI的激光对准问题。我们特别采用线性函数逼近的Q学习方法，并报告了在实际部署环境下获得的实验结果。尽管该方法较为简单，但我们获得了令人满意的初步成果，这标志着向种子激光与电子束全自动对准流程迈出了第一步——目前这种叠加操作仍需人工完成。

    关键词： 自由电子激光器、粒子加速器、Q学习、强化学习、机器学习

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • 基于强化学习的光伏系统最大功率点跟踪

    摘要： 最大功率点跟踪（MPPT）技术常用于光伏系统中，以在不同环境条件下提取最大功率。扰动观察法（P&O）是最著名的MPPT方法之一，但它可能面临最大功率点（MPP）附近大幅振荡或跟踪效率低下的问题。本文提出了两种基于强化学习的最大功率点跟踪（RL MPPT）方法，分别采用Q学习算法构建Q表和Q网络。这两种方法无需预先获取实际光伏组件的信息，可通过学习阶段和跟踪阶段两步离线训练实现MPP跟踪。实验结果表明，与P&O方法相比，基于强化学习的Q表最大功率点跟踪（RL-QT MPPT）和基于强化学习的Q网络最大功率点跟踪（RL-QN MPPT）方法均具有更小的纹波和更快的跟踪速度。此外，RL-QT MPPT方法振荡更小，而RL-QN MPPT方法实现了更高的平均功率。

    关键词： 光伏（PV）系统、Q学习、强化学习、最大功率点跟踪（MPPT）、Q网络

    更新于2025-09-11 14:15:04