論文の概要: Transferring Reinforcement Learning for DC-DC Buck Converter Control via Duty Ratio Mapping: From Simulation to Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10490v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 11:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 18:43:57.152122
• Title: Transferring Reinforcement Learning for DC-DC Buck Converter Control via Duty Ratio Mapping: From Simulation to Implementation
• Title（参考訳）: デューティ比マッピングによるdc-dc buckコンバータ制御の強化学習:シミュレーションから実装へ
• Authors: Chenggang Cui, Tianxiao Yang, Yuxuan Dai, Chuanlin Zhang
• Abstract要約: 本稿では,DC-DCコンバータ用のデリケートに設計されたデューティ比マッピング(DRM)を用いた転送手法を提案する。 モデルフリー深部強化学習(DRL)コントローラの実装を可能にするために,詳細なsim-to-realプロセスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) control approach with application into power electronics systems has become an emerging topic whilst the sim-to-real issue remains a challenging problem as very few results can be referred to in the literature. Indeed, due to the inevitable mismatch between simulation models and real-life systems, offline trained RL control strategies may sustain unexpected hurdles in practical implementation during transferring procedure. As the main contribution of this paper, a transferring methodology via a delicately designed duty ratio mapping (DRM) is proposed for a DC-DC buck converter. Then, a detailed sim-to-real process is presented to enable the implementation of a model-free deep reinforcement learning (DRL) controller. The feasibility and effectiveness of the proposed methodology are demonstrated by comparative experimental studies.
• Abstract（参考訳）: 電力エレクトロニクスシステムへの応用による強化学習(RL)制御アプローチは新たな話題となっているが、シム・トゥ・リアル問題はまだ問題であり、文献にはほとんど言及できない。 実際、シミュレーションモデルと実生活システムとの必然的なミスマッチのため、オフラインで訓練されたRL制御戦略は、転送手順の実践において予期せぬハードルを負う可能性がある。 本論文の主な貢献として,DC-DCバックコンバータにおいて,デリケートに設計されたデューティ比マッピング(DRM)を用いた転送手法を提案する。 そして、モデルフリー深部強化学習(DRL)コントローラの実装を可能にするために、詳細なsim-to-realプロセスを示す。 提案手法の有効性と有効性は比較実験により実証された。

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