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本发明涉及一种基于深度确定性策略梯度的主动悬架控制方法，属于汽车动态控制和人工智能技术领域。本发明中主动悬架控制的实现分为三个阶段，首先为仿真训练过程，用神经网络表示悬架控制策略，采用深度确定性策略梯度算法更新控制策略的参数。其次下载训练好的策略，当训练收敛后，神经网络的参数和结构被保存为训练好的控制策略。最后，训练好的策略可直接进行在线应用，实现主动悬架减振控制。采用基于深度确定性策略梯度的主动悬架控制方法，在大量随机路面下充分训练神经网络，得到的悬架控制策略巨有泛化性能，使主动悬架系统能在多
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112158045 A
(43)申请公布日 2021.01.01
(21)申请号 202010970008.6
(22)申请日 2020.09.14
(71)申请人 东南大学
地址 21
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