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
2020-08-17
Department
Major/Subject
Control, Robotics and Autonomous Systems
Mcode
ELEC3025
Degree programme
AEE - Master’s Programme in Automation and Electrical Engineering (TS2013)
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
Keywords
iterative learning control (ILC), permanent magnet synchronous motor (PMSM), Q-learning, torque ripple