近似動的プログラミングを用いた誘導電動機駆動のリアルタイムエネルギー効率アクチュエーション

この記事では、誘導電動機駆動のためのリアルタイム制御戦略を提案し、エネルギー効率と正確なトルクおよびフラックストラッキングを調和させています。長い制御ホライズンに関連する一般的な問題と計算負担を解決するために、瞬時の選択が将来の状態に与える影響を定量化するために、モデル予測構造内で価値関数近似を導入します。ドライブの拡張モデルが導入され、この価値関数近似をオフラインで決定します。その結果得られた最適化問題は、リアルタイム環境で実装され、静的状態と動的負荷条件の両方で実験的セットアップでその効果が確認されました。実験により、提案されたアプローチは、デフォルトのモデルベースの方法を最大で89.7%上回り、電気駆動の分野での有望なリアルタイム最適制御戦略となることが示されました。