基于强化学习的低速转动PMSM高性能伺服控制

李雅楠, 杨森, 李晓峰

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电子科技大学学报 ›› 2025, Vol. 54 ›› Issue (02) : 266-273.

基于强化学习的低速转动PMSM高性能伺服控制

  • 李雅楠, 杨森, 李晓峰
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摘要

实现对永磁同步电机(PMSM)在低速转动工况下的高精度伺服控制是建立高性能星载激光通信链路的前提,其技术关键是对永磁同步电机转动状态的非线性特性进行精确描述。该文设计了一种具有能够处理连续动作空间特点的DDPG非线性控制器,采用梯度下降法分别训练评价神经网络和动作神经网络,实现了对非线性映射的精确拟合。Simulink仿真结果表明:和传统的比例-积分线性控制器相比较,DDPG控制器在跟踪参考低速信号时响应时间和稳定时间更短、跟踪误差更小;在施加扭矩时q轴电流响应更快,d轴电流波动更小,低速工况条件下的PMSM伺服控制性能得到了有效提高。

关键词

永磁同步电机 / 低速转动 / 深度确定性策略梯度 / 非线性 / 伺服控制性能

中图分类号

TM341 / TP273

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李雅楠, 杨森, 李晓峰. 基于强化学习的低速转动PMSM高性能伺服控制. 电子科技大学学报. 2025, 54(02): 266-273

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