Automatic Torque Ripple Reduction in Permanent Magnet Machines
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Sähkötekniikan korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
ELEC3025
Language
en
Pages
56
Series
Abstract
This thesis investigates the feasibility of Q-learning for torque ripple reduction with industrial permanent magnet (PM) machines. A practical Q-learning based compensator is implemented and the ripple reduction performance is compared against conventional PI speed control and iterative learning control (ILC). Performance of the Q-learning based method is evaluated by rigorous simulations and experiments. The results confirm the applicability of the Q-learning based method. The compensation performance is similar to ILC. In certain operating conditions, the Q-learning based method can outperform the ILC compensator.Tässä työssä tutkitaan, mikäli Q-oppimista voidaan hyödyntää kestomagneettitahtikoneiden yhteydessä esiintyvien vääntömomenttivärähdysten minimointiin. Q-oppimiseen pohjautuvan kompensaattorin suorituskykyä verrataan tavanomaiseen PI-nopeussäätöön ja iteratiivisesti oppivaan säätöön (ILC). Vääntömomenttivärähdysten kompensointia testataan sekä kokeellisesti että simuloimalla. Tulokset vahvistavat menetelmän soveltuvuuden. Q-oppimiseen pohjautuvan kompensaattorin suorituskyky on verrannolinen ILC:hen ja tietyissä toimintapisteissä metodi pystyy suoriutumaan paremmin kuin ILC.Description
Supervisor
Hinkkanen, MarkoThesis advisor
Khamehchi, SinaMukherjee, Victor