JP6106226B2 - ゲインの最適化を学習する機械学習装置及び機械学習装置を備えた電動機制御装置並びに機械学習方法 - Google Patents
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Description
2、2´ 状態観測部
3、3´ 学習部
4、4´ 報酬計算部
5、5´ 関数更新部
6 電動機制御部
7 電動機制御装置
8 トルク指令入力部
9 意思決定部
Claims (16)
- 電動機制御における電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する機械学習装置であって、
電流制御ループの積分ゲイン関数及び比例ゲイン関数を取得し、かつ実電流を取得し、ステップ状のトルク指令に対する前記実電流のオーバシュート量、アンダーシュート量、及び立ち上がり時間のうちの少なくとも1つ、前記積分ゲイン関数、及び前記比例ゲイン関数から構成される状態変数を観測する状態観測部と、
前記状態変数によって構成される訓練データセットに従って、前記電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する学習部と、
を備えることを特徴とする機械学習装置。 - 電動機制御における電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する機械学習装置であって、
電流制御ループの積分ゲイン関数及び比例ゲイン関数を取得し、かつ実電流を取得し、周波数の異なる正弦波の組からなるトルク指令に対する前記実電流の振幅比及び位相遅れ量から算出された帯域時間のうちの少なくとも1つ、前記積分ゲイン関数、及び前記比例ゲイン関数から構成される状態変数を観測する状態観測部と、
前記状態変数によって構成される訓練データセットに従って、前記電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する学習部と、
を備えることを特徴とする機械学習装置。 - 前記学習部が、複数の電動機に対して取得される前記訓練データセットに従って、前記条件を学習するように構成される、請求項1または2に記載の機械学習装置。
- 前記オーバシュート量、前記アンダーシュート量、及び立ち上がり時間に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
前記報酬に基づいて、現在の状態変数から電流ゲインパラメータを調整するための関数を更新する関数更新部と、
をさらに備える、請求項1に記載の機械学習装置。 - 前記振幅比、前記位相遅れ量に基づいて報酬を計算する報酬計算部と、
前記報酬に基づいて、現在の状態変数から電流ゲインパラメータを調整するための関数を更新する関数更新部と、
をさらに備える、請求項2に記載の機械学習装置。 - 請求項4または5に記載の機械学習装置であって、
前記報酬計算部は、更に電流の発振に対する余裕に基づいて報酬を計算する、機械学習装置。 - 請求項4乃至6のいずれか一項に記載の機械学習装置であって、
前記報酬計算部は、更に前記積分ゲイン関数の傾き及び比例ゲイン関数の傾きに基づいて報酬を計算する、機械学習装置。 - 請求項4乃至7のいずれか一項に記載の機械学習装置であって、
前記関数更新部はQ学習を用いて強化学習を行い、Q学習における行動価値の初期値は、電動機の巻線抵抗値、及びインダクタンス値から計算する、機械学習装置。 - 請求項4乃至8のいずれか一項に記載の機械学習装置であって、
前記関数更新部はQ学習を用いて強化学習を行い、Q学習における行動価値の更新には深層学習を用いる、機械学習装置。 - 請求項1乃至9のいずれか一項に記載の機械学習装置及び電動機制御部を有する電動機制御装置であって、
前記電動機制御部が、トルク指令を入力するトルク指令入力部を備え、
前記機械学習装置が、前記学習部が前記訓練データセットに従って学習した結果に基づいて、現在の状態変数の入力に応答して、前記積分ゲイン関数及び前記比例ゲイン関数の変更を決定する意思決定部を備える、電動機制御装置。 - 前記学習部は、前記現在の状態変数及び変更された前記積分ゲイン関数及び前記比例ゲイン関数の組合せによって構成される追加の訓練データセットに従って、前記条件を再学習して更新するように構成される、請求項10に記載の電動機制御装置。
- 前記機械学習装置がネットワークを介して前記電動機制御部に接続され、
前記状態観測部は、前記ネットワークを介して、前記現在の状態変数を取得するように構成される、請求項10又は11に記載の電動機制御装置。 - 前記機械学習装置がクラウドサーバに存在する、請求項12に記載の電動機制御装置。
- 前記機械学習装置が、前記電動機制御部に内蔵されている、請求項10乃至13のいずれか一項に記載の電動機制御装置。
- 電動機制御における電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する機械学習方法であって、
電流制御ループの積分ゲイン関数及び比例ゲイン関数を取得し、かつ実電流を取得し、ステップ状のトルク指令に対する前記実電流のオーバシュート量、アンダーシュート量、立ち上がり時間のうちの少なくとも1つ、前記積分ゲイン関数、及び前記比例ゲイン関数から構成される状態変数を観測し、
前記状態変数によって構成される訓練データセットに従って、前記電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する、
ことを含むことを特徴とする機械学習方法。 - 電動機制御における電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する機械学習方法であって、
電流制御ループの積分ゲイン関数及び比例ゲイン関数を取得し、かつ実電流を取得し、周波数の異なる正弦波の組からなるトルク指令に対する前記実電流の振幅比及び位相遅れ量から算出された帯域時間のうちの少なくとも1つ、前記積分ゲイン関数、及び前記比例ゲイン関数から構成される状態変数を観測し、
前記状態変数によって構成される訓練データセットに従って、前記電流ゲインパラメータの調整に関連付けられる条件を学習する、
ことを含むことを特徴とする機械学習方法。
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