求助：工业上 RL 强化学习 SAC 应用遇到的问题

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这是一个创建于 105 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

场景：三根水管并联，且每根都有一个阀门开控制开度，然后三根水管汇集连接一个水压表，水压表另外一侧连接一个随机的用水水管，现在需要动态的调节阀门让水压表稳定在 0.5 （调节阀门后会有一个滞后变化过程）

我先从 dcs 采集数据，然后用 lstm 构建了 env ，用 sb3 sac 开始训练，看日志确实开始收敛奖励也越来越高。

但是效果还是不太好，想问一下大佬们 lstm 建模的问题，我感觉我 lstm 模型有问题，我现在是：采集了三个开度水压表和随即用水量，训练的时候用历史 20 步和当前的三个开度+用水量+压力（补零）来预测当前的压力。

求大佬指点一二！万分感谢！

sac

lstm

7 条回复 2025-06-30 09:04:16 +08:00

qscasdqwezxc

105 天前 via Android

目测不是模型的问题
Rl 不是做这个的
你采集的数据本来就不是收敛的
你可以贴一下你的 reward 怎么算的

jeddida

105 天前

@qscasdqwezxc 我用 sac 训练的话不能直接在线在 dcs 训练，所以我采集了数据通过 lstm 建模，自定义 gym 环境，然后用 sb3 开始训练，目的是水压稳定在 0.5:reward：
error = abs(pressure - self.target_pressure)
if error <= 0.005:
reward = 1.2
elif error <= 0.01:
reward = 1.0 + (0.005 - error) * 40
elif error <= 0.05:
reward = 1.0 - 15 * (error - 0.01)
elif error <= 0.1:
reward = 0.4 - 4 * (error - 0.05)
else:
reward = -5.0 * (error - 0.1)

Sawyerhou

105 天前

不太懂这个，

如果你训练好的 sac 的确能让你的 lstm 稳定在 0.5 ，却不能让真实水压稳在 0.5 ，
那可能的确是 lstm 的问题，否则就不一定是 lstm 的问题，

如果确实是 lstm 的问题，有没有可能在线学习？用水压表直接进行训练，省略环境模型（ lstm ）

jeddida

104 天前

@Sawyerhou 在线训练太慢了，效果很差。我测试 lstm 环境下可以稳定在 0.5 ，我希望误差可以稳定在 0.02 ，但是实际上有的都在了 0.04 ，我对 lstm 训练不太了解，大佬了解吗？大佬也在做强化学习方面的研究吗？可否留个绿泡泡。

Sawyerhou

104 天前

@jeddida #4 我是做数据测试的，而非算法开发，离得比较远，等等看其他真大佬怎么说。

另外，价值函数可以用 r=max(0, 0.02-e)吗？虽然我觉得并不是这个函数的问题。

zhangeric

103 天前/span>

先找一下算法吧,工业上有很多专用算法,比如 pid 控制.

jeddida

103 天前

@zhangeric 谢谢老哥的建议，目前就是在用 pid 。效果不太好所以打算用 sac ，因为后面会优化很多，所以 pid 吃不消了，而且鲁棒性太差了