深層強化学習に基づく超音波モーターの速度制御のための最適なゲインスケジューリング
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- ムスタファ アブドラ
- 東京大 Graduate School of Frontier Sciences
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- 笹村 樹生
- 東京大 Graduate School of Frontier Sciences
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- 森田 剛
- 東京大 Graduate School of Frontier Sciences
書誌事項
- タイトル別名
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- Optimal gain scheduling for speed control of ultrasonic motors based on deep reinforcement learning
抄録
<p>超音波モーターは、高速応答、コンパクトな構造、低速での高トルクを備えた次世代アクチュエーターです。ただし、非線形性があるため、制御はかなり困難です。進行波超音波モーターの駆動周波数制御下では、速度応答は非線形性、不連続性、および速度ヒステリシスを経験します。深層強化学習(DRL)は、非線形、最適、オフライン、モデルフリーのコントローラーとして提案されました。反復的な試行錯誤を通じて、DRLアルゴリズムはニューラルネットワークの速度コントローラーを最適化します。ただし、取得したコントローラーは、ゼロ以外の定常状態エラーと応答領域周辺の不安定性をもたらしました。この作業では、安定した非線形最適ゼロ定常状態エラーコントローラーを実現するための積分コントローラーの最適ゲインスケジューリングのためのDRLを提案します。 DRLをインテグラルコントローラーのゲインスケジューリングに適用するために、NNベースのポリシーは、入力状態(マルコフ状態には、駆動周波数、負荷トルク、現在の速度、および目標速度が含まれます)から、報酬を最大化することによって最適なIゲインへのマッピングを学習します。関数(速度誤差と制御努力の関数)。駆動周波数ステップは、Iゲインと速度誤差の倍数として取得されます。 Soft Actor-Critic(SAC)アルゴリズムを使用して、シミュレーションと実験結果の両方で最適なゼロ定常状態エラー速度追跡が実現されました。</p>
収録刊行物
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- 精密工学会学術講演会講演論文集
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精密工学会学術講演会講演論文集 2022A (0), 35-36, 2022-08-25
公益社団法人 精密工学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390858209188835840
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- 本文言語コード
- en
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可