基于强化学习的感应电机设计
机器学习
2023-07-03 v1 人工智能
摘要
由于不同的电磁和热约束，感应电机的设计是一项具有挑战性的任务。在销售工具中快速估算电机尺寸十分重要，以便根据特定要求向客户提供快速报价。该过程的关键部分是选择不同的设计参数，如长度、直径、齿尖高度和绕组匝数，以实现机器的特定转矩、电流和温度。电机设计人员凭借经验知道如何改变不同的机器设计参数以满足客户特定的运行要求。我们提出了一种强化学习算法来设计定制化的感应电动机。该神经网络模型通过模拟不同的电机设计博弈实例进行离线训练，当做出好或坏的设计选择时给予奖励或惩罚函数。结果表明，所提方法无需应用任何人类工程知识即可实现电机设计的自动化。
引用
@article{arxiv.2306.17626,
title = {Design of Induction Machines using Reinforcement Learning},
author = {Yasmin SarcheshmehPour and Tommi Ryyppo and Victor Mukherjee and Alex Jung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17626},
year = {2023}
}
备注
compumag 2023