TUNING OF A REINFORCEMENT LEARNING BASED CONTROLLER FOR A FOURTH ORDER FLUID LEVEL SYSTEM

Abstract

Este trabalho apresente o processo de ajuste de um controlador adaptativo com aprendizado por reforço e redes neurais utilizado para lidar com sistemas caixa-preta e variantes no tempo. Para avaliar as liitações do controlador um sistema de nível de líquidos de quatro tanques foi escolhido por possuir grande variedade de constantes de tempo, não linearidades e atraso considerável. A implementação foi feita em MatLab® utilizando-se um Arduino como interface entre o computador e o sensor e o atuador. O controlle foi submetido a testes de variação de taxa de amostragem e de aprendizado e em seguida foi comparado com um controlador PI. O controlador desenvolvido atuou de maneira estável se dentro de faizes definidas de taxas de aprendizado e amostragem e dado tempo suficiente demonstra características adaptativas e de otimização demonstrando performance superior à do PI