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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 389 - 392 (4page)
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Temperature control technology is very important. This is because most industries deal with thermal energy. Along with technological development, various processes required in industrial sites have also become advanced and diversified, and the responsiveness and stability of temperature control have also become important. Currently, the most used method for temperature control is the PID controller. Although it provides stable control, it is difficult to achieve optimal performance, so many studies have been conducted on the development of the controller. Recently, as artificial intelligence and deep learning have received attention, reinforcement learning that can be applied to control problems is attracting attention. However, few examples have yet been used for the control of thermal systems. In this study, the temperature was controlled by applying the Proximal Policy Optimization (PPO) method of reinforcement learning through simulation of a system with a thermal load. Temperature responsiveness improved as learning progressed.
목차
Abstract
1. 서론
2. 강화학습 제어 및 Proximal Policy Optimization
3. 시뮬레이션 환경
4. 결과
5. 결론
References
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