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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 124 - 132 (9page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2022.32.2.124
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In this study, a reinforcement learning-based controller was designed to enhance the vibration control performance of micro-electric vehicles. The dynamic model of a controllable suspension system was realized, and the corresponding mechanical system was established. Reinforcement learning algorithms such as the deep deterministic policy gradient (DDPG) and twin-delayed DDPG (TD3) agents were applied to the suspension system for the vibration controller design. The vibration control performances were evaluated for various road profiles. Moreover, the effective vibration control performance and ride comfort were assessed using computer simulation, and the uncontrolled and controlled results were compared. It was inferred that the vibration controller using DDPG and TD3 agents successfully reduced the pitching and rolling motions at the center of gravity point of the sprung mass.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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Rao, L. G. and Narayanan, S., 2020, Optimal Response of Half Car Vehicle Model with Sky-hook Damper Based on LQR Control, International Journal of Dynamics and Control, Vol. 8, No. 2, pp. 488~496.
Budireddi, G., 2021, Simulation Analysis of a Half Car Model with Sky-hook Damper using Matlab/Simulink, Design Engineering, pp. 2759~2771.
Howell, M. N., Frost, G. P., Gordon, T. J. and Wu, Q. H., 1997, Continuous Action Reinforcement Learning Applied to Vehicle Suspension Control, Mechatronics, Vol. 7, No. 3, pp. 263~276.
Fares, A. and Bani Younes, A., 2020, Online Reinforcement Learning-based Control of an Active Suspension System Using the Actor Critic Approach, Applied Sciences, Vol. 10, No. 22, p. 8060.
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