Q学習を用いたベアリングレスモータの回転子シャフトの原点補正

カテゴリ: 全国大会

論文No: 5-020

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Origin Correction of Rotating Shaft of Bearingless Motors by Q-learning

著者名: 藤森太雅（公立諏訪東京理科大学）,大島政英（公立諏訪東京理科大学）

著者名(英語): Taiga Fujimori (Suwa University of Science),Masahide Ooshima (Suwa University of Science)

キーワード: ベアリングレスモータ|回転子軌跡|原点補正|強化学習|Q学習|bearingless motor|trajectory of rotor|origin Correction|reinforcement learning|Q-learning

要約(日本語): ベアリングレスモータ（BelM）では，回転子シャフトに機械的アンバランスなどに起因する振れ回りが発生する場合がある。その結果，回転子シャフトは不安定になり磁気支持に要する電力が増加する。そこで当研究室では，位置の指令値を変更することにより原点補正し振れ回りを抑える手法に着目している。本稿では補正の精度を上げるために位置の指令値の決定に強化学習の手法であるQ学習を用いた。本稿ではMATLAB/Simulinkを用いたシミュレーションによりその有用性を示す。Q学習を用いることで，回転子シャフトの振れ回りが改善できた。今後は長時間，振れ回りを小さく維持できるように検討する。

本誌掲載ページ: 31-32 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 522 Kバイト