汇报题目：永磁交流伺服系统的深度强化学习控制技术研究

汇报时间：2020年6月8日（星期一） 10:00

汇报地点：机械制造国家重点实验室（曲江西五楼）A328

汇 报 人：宋哲

留学学校：Columbia University

导 师：梅雪松  教授

国外导师：Prof. Xiaodong Wang

报告摘要：永磁同步电机（PMSM）伺服系统以其独特的优点在许多工业应用中得到了广泛的应用。本课题研究深度强化学习对永磁交流伺服系统的速度控制问题：1）研究伺服系统中存在负载转矩和转动惯量变化等多种干扰情况下的深度强化学习（DRL）速度控制策略；2）针对永磁同步电机伺服系统中存在诸多参数不确定性的情况，研究了基于回旋触角的深度强化学习（DRL）速度控制策略。将速度控制问题描述为马尔可夫决策过程（MDP）问题，利用深度Q网络（DQN）计算最优调节方案。仿真结果表明，与传统的比例积分（PI）控制相比，DRL控制能提高永磁同步电机调速系统的鲁棒性和控制性能。