Aprendizaje por refuerzo profundo para la compensación de fase y control de seguimiento en simulación híbrida
Este trabajo continúa con el uso de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (en inglés Deep Reinforcement Learning o DRL) en simulaciones híbridas en tiempo real (en inglés Real-Time Hybrid Simulation o RTHS) para diseñar un agente capaz de realizar las acciones de control de seguimiento y compensación de...
- Autores:
-
Amaya Carreño, Juan David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/59341
- Palabra clave:
- Aprendizaje por Refuerzo
Real Time Hybrid Simulation
RTHS
Aprendizaje por Refuerzo Profundo
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Ingeniería
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Este trabajo continúa con el uso de Aprendizaje por Refuerzo Profundo (en inglés Deep Reinforcement Learning o DRL) en simulaciones híbridas en tiempo real (en inglés Real-Time Hybrid Simulation o RTHS) para diseñar un agente capaz de realizar las acciones de control de seguimiento y compensación de fase entre las respuestas de las particiones numérica y experimental del entorno de simulación. Los resultados obtenidos a partir de diferentes pruebas demuestran que el agente alcanzó un buen desempeño, incluso llegando a ser mejor en comparación a otras alternativas desarrolladas. |
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A. F. Niño, A. P. Betacur, P. Miranda, J.D. Amaya, M. G. Soto, C. E. Silva y L. F. Giraldo, Using Deep Reinforcement Learning to design a tracking controller for a Real-Time Hybrid Simulation benchmark problem, tesis BA, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Universidad de los Andes, Bogotá, 2021. M. J. Harris y R. E. Christenson. (2020, jul.). Real-time hybrid simulation analysis of moat impacts in a base-isolated structure, Frontiers in Built Environment. DOI: http://dx.doi.org/10.3389/fbuil.2020.00120 G. Ou, A. Maghareh, X. Gao, N. Castaneda y S. J. Dyke. (s.f.). Cyber-Physical Instrument for Real-time Hybrid Structural Testing (MRI). [Internet]. Disponible en https://engineering.purdue.edu/Bowen/Projects/All/cyberphysical-instrument-for-realtime-hybrid-structural-testing-mri/CIRST-Highlights.pdf E. E. Bas y M. A. Moustafa. (2020, jun.). Performance and Limitations of Real-Time Hybrid Simulation with Nonlinear Computational Substructures, Experimental Techniques. Vol. 44, pp. 715-734 (2020). DOI: https://doi.org/10.1007/s40799-020-00385-6 C. E. Silva, D. Gomez, A. Maghareh, S. J. Dyke y B. F. Spencer Jr. (2020, en.) Benchmark control problem for real-time hybrid simulation, Mechanical Systems and Signal Processing. Vol. 135, n.° 106381, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2019.106381 V. Mnih et al. (2015, febr.). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature Vol. 518, pp. 529-533. DOI: https://doi.org/10.1038/nature14236 D. Silver, G. Lever, N. Heess, T. Degris, D. Wierstra y M. Riedmiller, Deterministic Policy Gradient Algorithms, en Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning, Beijing, China, 2014. En Proceedings of Machine Learning Research, Vol. 32(1), pp. 387-395. Disponible en https://www.davidsilver.uk/wp-content/uploads/2020/03/deterministic-policy-gradients.pdf R. S. Sutton, D. McAllester, S. Singh y Y. Mansour, Policy gradient methods for reinforcement learning with function approximation, en Neural Information Processing Systems 12, Florham Park, New Jersey, 1999, pp. 1057-1063. T. P. Lillicrap et al. (2016). Continuous control with deep reinforcement learning, CoRR, abs/1509.02971. Disponible en https://arxiv.org/abs/1509.02971 S. Ioffe y C. Szegedy, Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift, en International Conference on Machine Learning, 2015. Disponible en https://arxiv.org/abs/1502.03167 MathWorks. (s.f.). Deep Learning in MATLAB [Internet]. Disponible en https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ug/deep-learning-in-matlab.html N. P. Lawrence, M. G. Forbes, P. D. Loewen, D. G. McClement, J. U. Backstrom y R. B. Gopaluni. (2022). Deep Reinforcement Learning with Shallow Controllers: An Experimental Application to PID Tuning, ArXiv, abs/2111.07171. Disponible en https://arxiv.org/abs/2111.07171 L. Chan. (2021, mzo. 06). 3 Common Problems with Neural Network Initialization. [Internet] Disponible en https://towardsdatascience.com/3-common-problems-with-neural-network-initialisation-5e6cacfcd8e6 L. N. Smith, Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks, en 2017 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, 2017. pp. 464-472. Disponible en https://arxiv.org/abs/1506.01186 MathWorks. (s.f.). rlDDPGAgentOptions. [Internet] Disponible en https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ref/rlddpgagentoptions.html S. Zhang y R. S. Sutton. (2017). A Deeper Look at Experience Replay, ArXiv, abs/1712.01275. Disponible en https://arxiv.org/abs/1712.01275 J. E. Duque. (s.f.). 3. Controladores y acciones de control. [Internet]. Disponible en http://www.geocities.ws/joeldupar/control2/pid Fundamentos del control de procesos usando el programa LVPROSIM, Lab-Volt Ltda., Canadá, 2004. Disponible en http://biblio3.url.edu.gt/Publi/Libros/2013/ManualesIng/FundamenP-O.pdf MathWorks. (s.f.). Train Reinforcement Learning Agents. [Internet] Disponible en https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/train-reinforcement-learning-agents.html C. Wu, A. Alomar y S. Jagwani. (2021, abr. 29) Lecture 19: Off-Policy Learning. [Internet]. Disponible en https://web.mit.edu/6.246/www/notes/L18-notes.pdf |
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Los resultados obtenidos a partir de diferentes pruebas demuestran que el agente alcanzó un buen desempeño, incluso llegando a ser mejor en comparación a otras alternativas desarrolladas.This paper continues with the use of Deep Reinforcement Learning (DRL) in Real-Time Hybrid Simulation (RTHS) to design an agent capable of doing both tracking control and phase-lead compensation between the responses of the numeric partition and the experimental partition in a virtual environment for simulation. The results obtained from different tests proved that the agent performed very well to even be better than other alternatives developed before.Ingeniero ElectrónicoPregrado34 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería ElectrónicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Eléctrica y ElectrónicaAprendizaje por refuerzo profundo para la compensación de fase y control de seguimiento en simulación híbridaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAprendizaje por RefuerzoReal Time Hybrid SimulationRTHSAprendizaje por Refuerzo ProfundoControl EstructuralIngenieríaA. F. Niño, A. P. Betacur, P. Miranda, J.D. Amaya, M. G. Soto, C. E. Silva y L. F. Giraldo, Using Deep Reinforcement Learning to design a tracking controller for a Real-Time Hybrid Simulation benchmark problem, tesis BA, Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Universidad de los Andes, Bogotá, 2021.M. J. Harris y R. E. Christenson. (2020, jul.). Real-time hybrid simulation analysis of moat impacts in a base-isolated structure, Frontiers in Built Environment. DOI: http://dx.doi.org/10.3389/fbuil.2020.00120G. Ou, A. Maghareh, X. Gao, N. Castaneda y S. J. Dyke. (s.f.). Cyber-Physical Instrument for Real-time Hybrid Structural Testing (MRI). [Internet]. Disponible en https://engineering.purdue.edu/Bowen/Projects/All/cyberphysical-instrument-for-realtime-hybrid-structural-testing-mri/CIRST-Highlights.pdfE. E. Bas y M. A. Moustafa. (2020, jun.). Performance and Limitations of Real-Time Hybrid Simulation with Nonlinear Computational Substructures, Experimental Techniques. Vol. 44, pp. 715-734 (2020). DOI: https://doi.org/10.1007/s40799-020-00385-6C. E. 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