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摘要
采用MATLAB物理引擎联合PYTHON搭建了一个六轴机械臂，并模拟带有扰动的复杂控制环境，为机械臂训练提供现实中无法提供的试错环境，提出使用强化学习中PPO算法对传统PID控制算法进行改进，引入多智能体思想，并根据PID三个参数对控制系统的不同影响及六轴机械臂的特性，将三个参数分别作为不同的智能个体进行训练，实现多智能体自适应调整参数的新型多智能体自适应PID算法。仿真结果表明，该算法的训练收敛性优于MA-DDPG与MA-SAC算法，与传统PID算法的控制效果相比，在遇到扰动及振荡的情况下，能够更有效地抑制振荡，并具有更低的超调量和调整时间，控制过程更为平缓，有效提高了机械臂的控制精度，证明了该算法的鲁棒性及有效性。
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单位上海航天设备制造总厂; 上海电机学院
