Využití Q-učení při řízení magnetického ložiska

The using of Q-learning to control the magnetic bearing

conference paper

Czech

Magnetická ložiska hrají důležitou roli ve vysoce výkonných zařízeních, pracujících v nestandardních podmínkách jako např. pumpy žíravých tekutin a akumulování energie setrvačníky. Magnetická ložiska jsou obecně nestabilní, a proto je pro úspěšný provoz nezbytná aktivní elektronická zpětná vazba. Charakteristické rysy výsledného regulačního obvodu jsou dány řídící strategií a vlastní konstrukcí ložiska. Změnou řídící strategie lze tedy dosáhnout změnu chování ložiska a tím i změnu v jeho použití. V tomto článku se pokusíme přiblížit způsob řízení ložiska pomocí Q-učení. To je založeno na systému odměňování dobrých a trestání špatných akcí. Chování soustavy je tak určeno na základě maximalizace odměny pro možné akce.

Magnetic bearings are used to in lieu of rolling element or fluid film journal bearings in some high performance turbomachinery applications. Specific applications include pumps for hazardous/caustic fluids, precision machining spindles, energy storage flywheels, and high reliability pumps and compressors. Magnetic bearings are generally open-loop unstable, which means that active electronic feedback is required for the bearings to operate stably. However, the requirement of feedback control actually brings great flexibility into the dynamic response of the bearings. By changing controller gains or strategies, the bearings can be made to have virtually any desired closed-loop characteristics. In this article we use Q-learning to control the bearing.

Magnetic bearing, Q-learning

VĚCHET, S., MIČEK, P.

2002

1. 1. 2002

Vysoké učení technické v Brně, Fakulta strojního inženýrství

Brno

80-214-2071-5

FSI Junior Konference 2001

235

238

4