基于SAC的永磁同步电机智能控制算法

作者：鄢霞; **^*; 张庆铭; 姚凯学; 杨秀文

来源：组合机床与自动化加工技术, 2023, (09): 86-91.

DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2023.09.019

• 永磁同步电机
• 智能控制
• 最大熵
• 深度强化学习

针对永磁同步电机在负载转矩无规则变化、参数时变时利用传统速度控制方法较难满足高精度应用场合的精确控制问题，提出一种基于数据驱动的最大熵深度强化学习(SAC)智能控制方法。该方法利用系统数据训练SAC代理替换传统PID控制中的速度环，直接输出电压实现智能控制。在变负载和变转速的实验下，相比传统PID和DDPG智能控制方法，该方法在平均最大速度误差上分别提高约54.8%和24%,平均收敛时间上分别提高约37.8%和27.8%。实验结果表明该方法具有较好的抗干扰能力、跟踪效果和稳定性。

• 单位
  贵州大学; 贵州民族大学