Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attractor Selection in Nonlinear Energy Harvesting Using Deep Reinforcement Learning

論文の概要: Attractor Selection in Nonlinear Energy Harvesting Using Deep Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01255v1
Date: Sat, 3 Oct 2020 02:00:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-11 11:46:18.812373
Title: Attractor Selection in Nonlinear Energy Harvesting Using Deep Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 深部強化学習を用いた非線形エネルギーハーベスティングにおけるトラクター選択
Authors: Xue-She Wang, Brian P. Mann
Abstract要約: 本稿では, 変換-回転磁気伝送に基づく非線形エネルギー回収装置を提案し, 電力出力の異なる共存誘電体を示す。さらに, 拘束力を有するアトラクタ間のアトラクタ切替を実現するために, 深部強化学習を用いた制御手法を提案した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent research efforts demonstrate that the intentional use of nonlinearity enhances the capabilities of energy harvesting systems. One of the primary challenges that arise in nonlinear harvesters is that nonlinearities can often result in multiple attractors with both desirable and undesirable responses that may co-exist. This paper presents a nonlinear energy harvester which is based on translation-to-rotational magnetic transmission and exhibits coexisting attractors with different levels of electric power output. In addition, a control method using deep reinforcement learning was proposed to realize attractor switching between coexisting attractors with constrained actuation.
Abstract（参考訳）: 近年の研究では、非線形利用がエネルギー収穫システムの能力を高めることが示されている。非線形収穫機で生じる主な課題の1つは、非線形性は、望ましい応答と望ましくない応答の両方が共存する複数の誘引子をもたらすことがあることである。本稿では, 変換-回転磁気伝送に基づく非線形エネルギ回収装置を提案し, 電力出力の異なる共存誘電体を示す。さらに, 拘束力を有するアトラクタ間のアトラクタ切替を実現するために, 深部強化学習を用いた制御手法を提案した。

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