Q-Learning algorithm for PI controller autotuning

Szymon Brzeziński; Krzysztof Stebel

doi:10.15199/48.2025.05.10

Q-Learning algorithm for PI controller autotuning

Przetłumaczony tytuł wkładu: Algorytm Q-Learning do automatycznego dostrajania regulatora PI

Szymon Brzeziński
, Krzysztof Stebel

Katedra Automatyki i Robotyki (RAU/RAU3)

Silesian University of Technology

Wyniki badań: Wkład do czasopisma › Artykuł › recenzja

1 Cytowanie z bazy Scopus

Abstrakt

This paper presents an approach for PI controller autotuning using Q-Learning algorithm. Gains obtained from Q-Learning are tested by simulation on the validated mathematical model of the real electric flow heater implemented in LabView and compared with conventional method for tuning PI controller.

Przetłumaczony tytuł wkładu	Algorytm Q-Learning do automatycznego dostrajania regulatora PI
Język oryginału	angielski
Strony (od–do)	44-48
Liczba stron	5
Czasopismo	Przeglad Elektrotechniczny
Tom	5
Identyfikatory DOI	https://doi.org/10.15199/48.2025.05.10
Status publikacji	Opublikowano - 2025

Obszary tematyczne ASJC Scopus

Inżynieria elektryczna i elektroniczna

Uzyskaj dostęp do dokumentu

10.15199/48.2025.05.10

Inne pliki i linki

Link do publikacji w Scopus

Cytowanie

@article{ffc4b09393404b94b8092fbfc94138c0,

title = "Q-Learning algorithm for PI controller autotuning",

abstract = "This paper presents an approach for PI controller autotuning using Q-Learning algorithm. Gains obtained from Q-Learning are tested by simulation on the validated mathematical model of the real electric flow heater implemented in LabView and compared with conventional method for tuning PI controller.",

keywords = "PI controller, process control, Q-learning, reinforcement learning",

author = "Szymon Brzezi{\'n}ski and Krzysztof Stebel",

year = "2025",

doi = "10.15199/48.2025.05.10",

language = "English",

volume = "5",

pages = "44--48",

journal = "Przeglad Elektrotechniczny",

issn = "0033-2097",

publisher = "Wydawnictwo SIGMA-NOT",

}

TY - JOUR

T1 - Q-Learning algorithm for PI controller autotuning

AU - Brzeziński, Szymon

AU - Stebel, Krzysztof

PY - 2025

Y1 - 2025

N2 - This paper presents an approach for PI controller autotuning using Q-Learning algorithm. Gains obtained from Q-Learning are tested by simulation on the validated mathematical model of the real electric flow heater implemented in LabView and compared with conventional method for tuning PI controller.

AB - This paper presents an approach for PI controller autotuning using Q-Learning algorithm. Gains obtained from Q-Learning are tested by simulation on the validated mathematical model of the real electric flow heater implemented in LabView and compared with conventional method for tuning PI controller.

KW - PI controller

KW - process control

KW - Q-learning

KW - reinforcement learning

UR - https://www.scopus.com/pages/publications/105026590460

U2 - 10.15199/48.2025.05.10

DO - 10.15199/48.2025.05.10

M3 - Article

AN - SCOPUS:105026590460

SN - 0033-2097

VL - 5

SP - 44

EP - 48

JO - Przeglad Elektrotechniczny

JF - Przeglad Elektrotechniczny

ER -

Q-Learning algorithm for PI controller autotuning

Abstrakt

Obszary tematyczne ASJC Scopus

Uzyskaj dostęp do dokumentu

Inne pliki i linki

Fingerprint

Cytowanie