PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Asynchronous electromotor controller tuned through CARLA method

Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Regulator do asynchronicznego silnika elektrycznego dostrajany za pomocą metody CARLA
Konferencja
International Conference Mechatronics 2004 (5 ; 23-25.09.2004 ; Warsaw, Poland)
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Relatively unknown reinforcement learnig algorithm, so called continuous action reinforcement learnig automaton, is presented in this contribution. Automaton learning algorithm is based on rewarding, that gradually evolves set of probability densities. This set is consequently used for action set determination. Simulation study describing learnig and behavior of asynchronous electromotor control is further presented. Standard PSD controller is used whose parameter values represent actions of three independent automata. The aim of online learnig process is to minimize mean square of control error. Here described learning algorithm is simple to implement and robust to high level of noise.
PL
W artykule przedstawiono mało znany algorytm wzmacniający proces uczenia się, tzw. automat o ciągłym działaniu do wzmacniania procesu uczenia się (CARLA). Automat bazuje na nagradzaniu, które stopniowo rozbudowuje zbiór gęstości prawdopodobieństwa. Zbiór ten jest następnie wykorzystywany do wyznaczenia zbioru działań. W dalszej części artykułu zaprezentowano badania symulacyjne opisujące proces uczenia się oraz zachowanie regulatora do asynchronicznego silnika elektrycznego. Wykorzystywany jest tutaj standardowy regulator PSD. Wartości jego parametrów reprezentują działania trzech niezależnych akcji. Celem bezpośrednio przeprowadzanego procesu uczenia się jest zminimalizowanie średniokwadratowego błędu regulacji. Przedstawiony w artykule algorytm uczenia się jest łatwy do zaimplementowania, a także odporny na wysoki poziom szumów.
Rocznik
Strony
27--30
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., wykr.
Twórcy
autor
  • Brno University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, Czech Republic
autor
  • Brno University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, Czech Republic
Bibliografia
  • 1. Howell M. N., Best M. C.: On-line PID tuning for engine idle-speed control using continuous action reinforcement learning automata. Control Engineering Practice 8, 2000, p. 147-154.
  • 2. Howell M. N., Frost G. P., Gordon, T. J., Wu Q . H.: Continuous action reinforcement learning applied to vehicle suspension control. Mechatronics 7 (3), 1997, p. 263-276.
  • 3. Howell M. N., Gordon T. J.: Continuous action reinforcement learning automata and their application to adaptive digital filter design. EngineeringApplications of Artificial Intelligence 14, 2001 , p. 549-561.
  • 4. Marada T., Brezina T., Singule V.: Determination of Q-function optimum grid applied on asynchronous electric motor control task, Proc. of IM2004, 2004, Svratka.
  • 5. Najim K., Poznak A. S.: Learning Automata - Theory and Applications. Pergamon Press, 1994, Oxford.
  • 6. Narendra K. S., Thathachar M. A. L.: Learning Automata: An lntroduction, Prentice Hall, 1989, London.
  • 7. Ong Ch. M.: Dynamie Simulation of Electric Machinery, Prentice Hall, 1998, New Jersey.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BWA2-0011-0035
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.