冰箱温度控制案例

[SongyiGao]

项目背景

在日常生活中，冰箱的温度控制对于保存食物至关重要。当前的冰箱温度控制系统（采用PID控制策略）存在控制效果不稳定的问题，尤其是在冰箱门不定时被打开的情况下，冰箱温度会在目标温度附近出现较大波动。为了更好地保存食物，需要改进当前的温度控制策略，使冰箱内的温度能够更稳定地保持在理想的目标温度（-2°C）。

挑战与解决方案

• 挑战：
  • 当前PID控制策略无法有效应对冰箱门频繁开关的情况，导致温度波动较大。
  • 如何利用有限的历史数据优化控制策略，以提高温度控制的稳定性和精度。
• 解决方案：
  • 使用 REVIVE SDK 的历史数据驱动方法，通过收集冰箱温控任务的历史决策数据，构建决策流图和数组数据，为模型训练提供基础。
  • 定义奖励函数，根据当前温度与目标温度的差异来计算奖励值，引导控制策略向预期方向优化。
  • 使用 REVIVE SDK 进行虚拟环境模型训练和策略模型训练，通过离线训练的方式快速提升策略性能。

项目实现

1. 数据收集：使用现有的PID控制策略在冰箱仿真环境中进行控制，收集历史数据，包括冰箱门开关状态、内部温度、用电功率和下一时刻的温度。
2. 构建决策流图和准备数据：根据冰箱温度控制的业务场景构建决策流图，定义数据之间的决策因果关系，并将原始数据转换为 .npz 文件进行存储。
3. 定义奖励函数：设计奖励函数，根据当前温度与目标温度（-2°C）的差异计算奖励值，差异越小，奖励值越高。
4. 模型训练：使用 REVIVE SDK 开始虚拟环境模型训练和策略模型训练，通过指定的命令行参数调用训练脚本，完成模型训练。
5. 测试与评估：将训练好的策略模型应用于冰箱温控任务中，通过测试脚本进行控制效果测试，评估策略性能。

成果与影响

• 性能提升：通过使用 REVIVE SDK 训练的策略模型，冰箱的温度控制更加稳定，温度波动明显减少。
• 优化控制效果：改进后的控制策略能够更好地应对冰箱门频繁开关的情况，保持冰箱内部温度在目标温度附近。
• 提高开发效率：利用 REVIVE SDK 的离线训练方式，避免了在线训练中环境交互的复杂性和资源消耗，加快了开发和优化的速度。

代码与资源链接

• 文档链接：使用 REVIVE SDK 控制冰箱温度
• REVIVE SDK 源码库：REVIVE SDK 源码（假设存在，具体链接需根据实际情况提供）

图片与视频

• 冰箱温控系统示意图：
• 决策流图：