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| ■論文No. |
GS4-2 |
| ■ページ数 |
6ページ |
■発行日
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2021/09/08 |
| ■タイトル |
強化学習によるモータ速度制御の実機検証 |
| ■タイトル(英語) |
Experiment of Motor Speed Control by Reinforcement Learning Approach |
| ■著者名 |
高野 俊也（東芝インフラシステムズ）,茂田 智秋（東芝インフラシステムズ） |
| ■著者名(英語) |
Toshiya Takano (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation),Tomoaki Shigeta (Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥440 |
| ■書籍種類 |
部門大会 |
| ■グループ名 |
【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会 |
| ■本誌掲載ページ |
974-980ページ |
| ■キーワード |
強化学習|永久磁石同期モータ|速度制御|実機検証|Reinforcement learning|Permanent Magnet Synchronous Motor|Speed Control|Experiment |
| ■要約(日本語) |
近年、自動運転技術 やロボット制御 などモデルが複雑で、高度な制御が要求される分野のブレークスルー技術として、人工知能技術のひとつである強化学習(Reinforcement Learning)が注目されている。従来、モータ回転速度制御において、コンプレッサなど負荷変動下では、制御モデルを設計し、制御モデルのパラメータを繰り返し調整することで速度脈動を低減していた。このように人間系で構築していた速度制御モデルに対して、強化学習により、モデルフリー化かつパラメータ調整フリー化を実現する手法を提案し、PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)シミュレーションモデルにおいて有効性を確認した。本稿では、PMSM制御実機環境において、変動負荷下での速度制御モデルを強化学習により構築し、その有効性について検討する。 |
| ■要約(英語) |
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| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
1,100Kバイト |
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