【摘 要】
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智能网联（ICV）作为新一代的汽车革命技术，在交通运输和自动驾驶等领域发展迅猛，但是在动力总成控制领域缺乏相关研究，传统动力总成控制既不智能也不网联。在此背景下，采用最新的深度强化学习算法控制可变截面涡轮（VGT），促进传统内燃动力向智能网联发展。本研究以一台可变几何截面涡轮柴油机为列，分别采用深度强化学习控制方法和PID控制方法进行仿真。结果表明：并行深度强化学习明显优于传统控制方法，最终收敛奖
【机 构】
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重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51905061）；
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智能网联（ICV）作为新一代的汽车革命技术，在交通运输和自动驾驶等领域发展迅猛，但是在动力总成控制领域缺乏相关研究，传统动力总成控制既不智能也不网联。在此背景下，采用最新的深度强化学习算法控制可变截面涡轮（VGT），促进传统内燃动力向智能网联发展。本研究以一台可变几何截面涡轮柴油机为列，分别采用深度强化学习控制方法和PID控制方法进行仿真。结果表明：并行深度强化学习明显优于传统控制方法，最终收敛奖励值超过PID控制，4线程和8线程控制的绝对误差分别提升了37.87%和42.71%。
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