Self-learning controller of active magnetic bearing based on CARLA method

摘要

W artykule przedstawiono sterowanie aktywnego łożyska magnetycznego za pomocą analitycznie dobranego regulatora PD z nieliniową kompensacją równoległą. Współczynniki kompensacji są wyznaczane automatycznie z użyciem metody CARLA (Continuous Action Reinforcement Automata). Zbadano wpływ parametrów metody na proces uczenia się kompensatora w oparciu o eksperymenty symulacyjne. Wykazano, że właściwy dobór parametrów metody prowadzi do poprawienia skuteczności procesu uczenia się.%The active magnetic bearing control through analytically designed linear PD regulator, with parallel nonlinear compensation represented by automatic approximator is described in this contribution. Coefficient (parameter) values come from actions of Continuous Action Reinforcement Learning Automata (CARLAs). Influence of CARLAs parameters to learning is discussed. Parameters influence is proved by simulation study. It is shown that learning improvement can be reached by selecting appropriate parameters of learning.