بهبود عملکرد محرکه های القایی با الگوریتم Q-Learning

یادگیری تقویتی روشی است که در آن عامل با در نظر گرفتن حالت محیط، از بین همه اعمال ممکن ،یکی را انتخاب می کند و محیط در ازای انجام آن عمل، یک سیگنال عددی به نام پاداش به عامل باز می گرداند. هدف عامل این است که از طریق سعی و خطا سیاستی را بیابد که با دنبال کردن آن به بیشترین پاداش ممکن برسد. در این مقاله ، سعی داریم به عامل یاد بدهیم چگونه تلفات موتور القایی را کاهش بدهد. ایده اصلی ،استفاده از الگوریتم Q-Learning برای یافتن بهترین و بهینه ترین عمل در هر حالت از محیط می باشد. حالت های الگوریتم شامل گشتاور الکترومغناطیسی (Te) و سرعت موتور (wr) بوده و عمل ، جریان مغناطیسی imr می باشد.

Keywords:

یادگیری تقویتی , الگوریتم Q-Learning , موتور القایی , کاهش تلفات