Efficient Q-learning modification applied on active magnetic bearing control

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61388998%3A_____%2F04%3A00103682" target="_blank" >RIV/61388998:_____/04:00103682 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
Efficient Q-learning modification applied on active magnetic bearing control
Original language description
The paper is focused on use of Q-learning for active magnetic bearing (AMB) control. Q-learning belongs to the reinforcement learning methods which are the part of real time machine learning approaches. The essence of proposed method is in separating theQ-learning into two phases - prelearning phase, which uses mathematical model of real system and tutorage phase, which works with the real system and is used for further improvement of Q-values found during the prelearning phase.
Czech name
Efektivní modifikace Q-učení použitá na řízení aktivního magnetického ložiska
Czech description
Příspěvek se zabývá použitím Q-učení pro řízení aktivního magnetického ložiska. Q-učení spadá do metod opakovaně posilovaného učení, které se řadí do metod strojového učení. Podstatou navržené metody je rozdělení Q-učení do dvou fází ? fáze předučení, která využívá matematického modelu soustavy a doučovací fáze, která pracuje se soustavou a je jí použito k dalšímu zlepšení Q-hodnot nalezených během fáze předučení.

Type
J<sub>x</sub> - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP classification
JB - Sensors, detecting elements, measurement and regulation
OECD FORD branch
—

Project
<a href="/en/project/KSK2076106" target="_blank" >KSK2076106: Solid and Fluid Mechanics</a><br>
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year
2004
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Similar results(10)