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저자정보
Raik Orbay (VOLVO CAR) Yijie Ren (VOLVO CAR) Joachim Härsjö (VOLVO CAR) Lukasz Sobieraj (VOLVO CAR) Martin Fabian (Chalmers University of Technology) Torbjörn Thiringer (Chalmers University of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
1,209 - 1,214 (6page)

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Electric machinery often needs to be accurately controlled for efficiency. Maximum Torque per Ampere (MTPA) approach gives rapid & precise control, while assuring the efficiency. To incorporate the MTPA approach, look-up tables (LuT) are populated based on physical principles, synthesizing current combinations in the D-Q plane. Especially for embedded systems like encountered in vehicles, parsing data from densely populated tensors like the LuT is rather resource intensive, which reflects itself in the CO₂ emissions. In this approach supervised learning will be used to devise a regression based surrogate model for LuT by means of Neural Networks (NN). Subsequently, principles of Reinforcement Learning (SARSA) based MTPA control will also be developped in an effort to reduce the training data needs. It will be shown that, the RL based approach provides a valid method for motor control. Finally, a CO₂e emission comparison for chosen approaches will also be reported.
#AC machine #Control Strategy #Machine Learning #Reinforcement Learning #Neural networks #MTPA #PMSM,CO₂ budget #embedded systems

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. COMPUTATIONAL APPROACH
3. MACHINE LEARNING FOR LUT
4. REINFORCEMENT LEARNING
5. RESULTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

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