Control strategy of hydraulic cylinder based on Deep Reinforcement Learning

Daniel Wyrwał; Tymoteusz Lindner; Patryk Nowak; Marcin Białek

doi:10.1109/MSM49833.2020.9202351

System Informacji Naukowej Politechniki Poznańskiej

PL EN

Strona główna / Publikacje / Control strategy of hydraulic cylinder based on Deep Reinforcement Learning

Zgłoś uwagę

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Control strategy of hydraulic cylinder based on Deep Reinforcement Learning

Autorzy

Daniel Wyrwał (WIM) ^{[ 1 ][ 2.9 ][ P ]}
Tymoteusz Lindner (WIM) ^{[ 1 ][ 2.9 ][ P ]}
Patryk Nowak (WIM) ^{[ 1 ][ 2.9 ][ SzD ]}
Marcin Białek (WIM) ^{[ 1 ][ 2.9 ][ SzD ]}

^{[ 1 ]} Instytut Technologii Mechanicznej, Wydział Inżynierii Mechanicznej, Politechnika Poznańska | ^{[ P ]} pracownik | ^{[ SzD ]} doktorant ze Szkoły Doktorskiej

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.9] Inżynieria mechaniczna

Rok publikacji

2020

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe

EN

deep reinforcement learning
hydraulic cylinder control
machine learning

DOI

10.1109/MSM49833.2020.9202351

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/9202351

Książka

2020 International Conference Mechatronic Systems and Materials (MSM)

Zaprezentowany na

15th International Conference Mechatronic Systems and Materials (MSM 2020), 1-3.07.2020, Białystok, Polska

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

System tworzony przez Politechnikę Poznańską oraz Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe

Zaloguj się przez eKonto, aby dodać do SIN