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Artículo

Reinforcement Learning-Based Backstepping Control for Container CranesControl Backstepping basado en aprendizaje por refuerzo para grúas de contenedores

Resumen

Se propone un nuevo esquema de control backstepping basado en el aprendizaje Q difuso reforzado para el control de grúas de contenedores. En este esquema de control, el controlador backstepping modificado puede manejar el sistema subactuado de una grúa de contenedores. Además, la ganancia del controlador backstepping modificado se sintoniza mediante el mecanismo de aprendizaje Q difuso de refuerzo que puede buscar automáticamente las reglas difusas óptimas para lograr una disminución en el valor de la función de Lyapunov. La eficacia del esquema de control aplicado se verificó mediante una simulación en Matlab, y el rendimiento también se comparó con el controlador de modo deslizante convencional destinado a grúas de contenedores. Los resultados de la simulación indicaron que el esquema de control utilizado podía lograr un rendimiento satisfactorio para el seguimiento de señales de paso con una longitud de pendiente incierta.

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