DDPG asosidagi aktor–tanqidchi SRM boshqaruvchisi, Kommutatsiyalanuvchi Reluktans Dvigatelining (Switched Reluctance Motor, SRM) tok, elektromagnit moment, magnit oqim bog‘lanishi, rotor tezligi va rotor holati kabi ish holatlarini kuzatib, to‘rt fazaning yoqish burchagi ofsetlarini uzluksiz qiymatli harakatlar sifatida o‘rganadigan mustahkamlovchi o‘rganish boshqaruv tizimidir. Tadqiqot 8/6 qutbli to‘rt fazali SRMni Asymmetrical Half-Bridge (ASHB) o‘zgartirgichi orqali boshqaradi; Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) aktor–tanqidchi arxitekturasini MATLAB Simulink R2024b muhitida o‘qitadi va o‘rganilgan siyosatni FPGA asosidagi Wavect raqamli boshqaruvchisida real vaqt rejimida qo‘llaydi. Simulyatsiyada 20 Nm yuk va 1000–3000 RPM oralig‘ida qayd etilgan cho‘qqidan-cho‘qqigacha moment tebranishi %1,29 bilan %2,08 orasidadir. Biroq tajribaviy apparat tekshiruvi oniy moment tebranishini to‘g‘ridan-to‘g‘ri o‘lchamagan; asosan o‘rtacha mexanik moment va tezlikning simulyatsiya natijalariga yaqinligini ko‘rsatgan.

SRMlar doimiy magnit talab qilmaydigan, sodda rotor tuzilishiga ega, mustahkam, nosozlikka bardoshli va keng tezlik oralig‘ida ishlay oladigan elektr mashinalaridir. Biroq ikki tomonlama tishli stator–rotor geometriyasi, rotor holatiga bog‘liq chiziqli bo‘lmagan induktivlik va diskret faza kommutatsiyasi moment hosil bo‘lishini tebranuvchan qiladi. Bu tebranishlar vibratsiya, akustik shovqin, mexanik yeyilish va haydash qulayligining yomonlashishiga olib kelishi mumkin.

Manba tadqiqot taklif qilgan yechim — sobit tok profili yoki oldindan belgilangan kommutatsiya jadvalidan foydalanish o‘rniga yoqish burchagini ish sharoitlariga qarab o‘rganadigan DDPG agentidir. Aktor tarmog‘i mos yoqish ofsetlarini ishlab chiqaradi, tanqidchi tarmog‘i esa bu harakatlarning uzoq muddatli moment silliqligiga hissasini Q-qiymat orqali baholaydi. Tajribani qayta ijro etish xotirasi, maqsad tarmoqlari va yumshoq yangilanishlar o‘qitish barqarorligini qo‘llab-quvvatlaydi.

SRMda Moment Tebranishi Nega Yuzaga Keladi?

Kommutatsiyalanuvchi Reluktans Dvigatelida moment tebranishining asosiy sababi elektromagnit momentning faza tokining kvadrati va rotor burchagiga qarab o‘zgaradigan faza induktivligining qiyaligi bilan bog‘liq bo‘lishidir; faza kommutatsiyasida chiqayotgan faza toki kamayib, kirayotgan faza toki yetarlicha tez shakllanmasa, umumiy momentning uzluksizligi buziladi va bu ta’sir magnit to‘yinish, rotor holatiga bog‘liq chiziqli bo‘lmagan induktivlik hamda noto‘g‘ri kommutatsiya qoplanishi bilan kuchayishi mumkin.

SRMning elektromagnit moment mexanizmi

SRMda rotor chulg‘ami yoki doimiy magnit bo‘lmaydi. Rotor magnit zanjir reluktansini kamaytiradigan moslashgan holat tomon harakat qilishga intiladi. Bir faza uchun manbada berilgan asosiy moment munosabati:

\[ T_{e,i}(\theta,t)=\frac{1}{2}i_i^2(t)\frac{dL_i(\theta)}{d\theta} \]

Bu yerda \(i_i(t)\) faza toki; \(L_i(\theta)\) fazaning rotor burchagiga bog‘liq induktivligidir. \(dL_i/d\theta\) rotor aylanganda induktivlik qanchalik tez o‘zgarishini ko‘rsatadi.

Tenglama ikki muhim bog‘lanishni o‘z ichiga oladi. Birinchidan, moment faza tokining kvadrati bilan bog‘liq; demak, tokdagi o‘zgarishning momentga ta’siri chiziqli emas. Ikkinchidan, musbat moment hosil bo‘lishi asosan induktivlik rotor burchagi bilan ortadigan \(dL/d\theta>0\) sohada yuz beradi. Shu sababli boshqaruvchining fazani rotorning to‘g‘ri sohasida energiyalashi muhimdir.

To‘rt fazaning umumiy elektromagnit momenti manbada quyidagicha berilgan:

\[ T_e(\theta,t)=\sum_{i\in\{A,B,C,D\}}T_{e,i}(\theta,t) =\frac{1}{2}\sum_i i_i^2(t)\frac{dL_i(\theta)}{d\theta} \]

Bu yig‘indi moment tebranishini kamaytirish strategiyasining fizik asosini tushuntiradi: har bir fazaning moment hissasi mos vaqtlanish bilan ustma-ust tushirilsa, umumiy elektromagnit moment silliqroq bo‘ladi.

Moment tebranishi qanday o‘lchanadi?

Manbaning asosiy cho‘qqidan-cho‘qqigacha moment tebranishi metrikasi:

\[ TR(\%)=\frac{T_{\max}-T_{\min}}{T_{\mathrm{avg}}}\times100 \]

\(T_{\max}\) bir elektr siklidagi eng yuqori momentni; \(T_{\min}\) eng past momentni; \(T_{\mathrm{avg}}\) esa o‘rtacha momentni bildiradi. Nisbat kamaygan sari moment hosil bo‘lishi silliqroq deb qabul qilinadi.

Tadqiqot uzluksiz-vaqt baholashi uchun, shuningdek, normallashtirilgan RMS shaklini beradi:

\[ TR_{\mathrm{RMS}}= \frac{ \sqrt{\frac{1}{T}\int_0^T [T_e(t)-T_{\mathrm{avg}}]^2dt} } {T_{\mathrm{avg}}} \]

Bu shakl faqat eng yuqori va eng past nuqtalarni emas, balki bir elektr davri davomida o‘rtacha momentdan og‘ishlarning energiyaga o‘xshash umumiy kattaligini ham hisobga oladi.

Elektr faza dinamikasi

SRM fazasining kuchlanish tenglamasi manbada:

\[ V_s(t)=R_i i_i(t)+\frac{d}{dt}[L_i(\theta(t))i_i(t)] \]

ko‘rinishidadir. Hosila ochilganda:

\[ V_s(t)=R_i i_i(t)+L_i(\theta)\frac{di_i(t)}{dt} +i_i(t)\dot{\theta}\frac{dL_i(\theta)}{d\theta} \]

hosil bo‘ladi. Oxirgi had elektr va mexanik harakat o‘rtasidagi bog‘lanishni ko‘rsatadi. Rotor tezligi o‘zgarganda, ayni kuchlanish va kommutatsiya strategiyasi ayni tok xatti-harakatini hosil qilishi shart emas. Sobit yoqish burchaklariga asoslangan usullarning keng tezlik oralig‘ida qiyinchilikka uchrashining fizik sabablaridan biri shudir.

Tajribaviy induktivlik xaritasi

Tadqiqotda faza induktivligi faqat nazariy egri sifatida qabul qilinmagan. 10–11-sahifalarda ko‘rsatilgan tajriba qurilmasida aniq LCR o‘lchagich ishlatilgan; rotor qo‘lda 10 darajalik qadamlar bilan aylantirilgan va har bir holatdagi faza induktivligi qayd etilgan. Rotor holati etaloni valning yuritilmaydigan uchiga ulangan va 5 V DC bilan ta’minlanadigan incremental encoder orqali kuzatilgan.

Manba moslashgan induktivlikni 55 mH, moslashmagan induktivlikni 12 mH deb bildiradi. O‘lchangan induktivlik profillari agentga yuqori musbat \(dL/d\theta\) sohalarini aniqlashga yordam beradigan fizik etalon sifatida boshqaruv muhitiga kiritilgan.

Nega Asymmetrical Half-Bridge o‘zgartirgichi?

To‘rt fazali ASHB o‘zgartirgichi har bir faza uchun ikkita boshqariladigan kalit va ikkita dioddan foydalanadi. Tadqiqotda uchta asosiy elektr holati aniqlanadi:

ASHBning mustaqil faza boshqaruvi va tokni tez ko‘tarish/tushirish qobiliyati DDPG agentining yoqish vaqtini fazalar bo‘yicha sozlashi uchun markaziy ahamiyatga ega.

DDPG Moment Tebranishini Qanday Kamaytiradi?

DDPG boshqaruvchisi dvigatelning o‘lchangan holatini to‘rt faza uchun uzluksiz qiymatli yoqish burchagi ofsetlariga aylantiradi; aktor tarmog‘i boshqaruv harakatini yaratadi, tanqidchi tarmog‘i esa bu harakatning kelajakdagi jami mukofotini baholaydi va o‘qitish davomida moment tebranishini kamaytiradigan kommutatsiya vaqtlanishlari mustahkamlanadi.

Boshqaruv muammosi Markov Qaror Jarayoni sifatida ta’riflanadi

Manba mustahkamlovchi o‘rganish muhitini:

\[ M=(S,A,P,R,\gamma) \]

ko‘rinishidagi Markov Qaror Jarayoni sifatida ta’riflaydi.

• Holat fazosi \(S\): faza toklari, elektromagnit moment, magnit oqim bog‘lanishi, rotor tezligi, rotor holati va oldingi boshqaruv harakatlari.
• Harakat fazosi \(A\): to‘rt fazaga tegishli uzluksiz yoqish burchagi ofsetlari.
• O‘tish \(P\): harakat qo‘llangandan keyin dvigatelning yangi holatga o‘tishi.
• Mukofot \(R\): past moment tebranishi va silliq ish sharoitlarini rag‘batlantiruvchi samaradorlik signali.
• Diskont omili \(\gamma\): kelajakdagi mukofotlarning joriy optimallashtirishdagi vazni.

Siyosatning maqsadi kutilayotgan diskontlangan jami mukofotni oshirishdir:

\[ J(\pi)=E_{\pi}\left[\sum_{k=0}^{\infty}\gamma^k r(s_k,a_k)\right] \]

Aktor tarmog‘i

Aktorning deterministik siyosati:

\[ a=\mu(s|\theta^\mu) \]

ko‘rinishidadir. Manbada aktor tarmog‘i 13 o‘lchamli dvigatel holati vektorini qabul qiladi; 256, 128 va 64 neyronli uchta fully-connected yashirin qatlamdan foydalanadi va to‘rtta chiqish neyroni orqali to‘rt fazaning yoqish burchagi ofsetlarini hosil qiladi. Yashirin qatlamlarda ReLU, chiqishda tanh faollashtirish funksiyasi qo‘llanadi.

Tanh chiqishi fizik burchak chegarasiga o‘tkazilib, harakatning dvigatel uchun qo‘llash mumkin bo‘lgan kommutatsiya sohasida qolishi ta’minlanadi.

Tanqidchi tarmog‘i

Tanqidchi tarmog‘i ham dvigatel holatini, ham aktorning harakatini qabul qiladi va:

\[ Q(s,a|\theta^Q) \]

bilan ifodalangan uzoq muddatli harakat qiymatini baholaydi. Manbada tanqidchi 13 o‘lchamli holat bilan to‘rt o‘lchamli harakatni jami 17 o‘lchamli kirishda birlashtirishi; 256 va 128 neyronli qatlamlardan keyin bitta skalyar Q-qiymat hosil qilishi bayon etiladi.

Tanqidchi uchun maqsad:

\[ y_k=r_k+\gamma Q'\left(s_{k+1}, \mu'(s_{k+1}|\theta^{\mu'})|\theta^{Q'}\right) \]

sifatida tuzilgan. Bashorat qilingan Q-qiymat bilan ushbu maqsad o‘rtasidagi farq kvadratini kamaytirish orqali critic o‘qitiladi.

Aktor–tanqidchi o‘zaro ta’siri

Aktor to‘g‘ri harakatni bevosita “bilmaydi”. U tanqidchining Q-qiymatining harakatga nisbatan gradientidan foydalanadi:

\[ \nabla_{\theta^\mu}J \approx \frac{1}{N}\sum_{k=1}^{N} \nabla_aQ(s,a|\theta^Q)|_{a=\mu(s)} \nabla_{\theta^\mu}\mu(s|\theta^\mu) \]

Bu gradient aktorni tanqidchi yuqoriroq uzoq muddatli mukofot bilan bog‘lagan yoqish burchaklari tomon yo‘naltiradi.

Tajriba qayta ijro xotirasi va maqsad tarmoqlari

Har bir o‘zaro ta’sir:

\[ (s_k,a_k,r_k,s_{k+1}) \]

to‘rtlik sifatida replay bufferga saqlanadi. O‘qitish vaqtida oldingi tajribalardan tasodifiy mini-batch tanlash vaqt ketma-ketligidan kelib chiqadigan korrelyatsiyani kamaytiradi.

Aktor va tanqidchining, shuningdek, sekin yangilanadigan maqsad nusxalari mavjud. Tadqiqotda soft-update omili \(\tau=0.005\) sifatida ishlatilgan. Maqsad — o‘rganayotgan tarmoqlardagi tez o‘zgarishning maqsad qiymatlarini bir vaqtda haddan tashqari tebratishiga yo‘l qo‘ymaslik.

Tadqiqot shovqini

O‘qitish boshida harakatga Ornstein–Uhlenbeck shovqini qo‘shiladi:

\[ a_t=\mu(s_t|\theta^\mu)+N_t \]

Manbada shovqin parametrlari \(\mu=0\) va \(\sigma=0.25\) deb berilgan. Bu yondashuv uzluksiz harakat fazosida turli yoqish vaqtlarini o‘rganishga imkon beradi.

Asosiy o‘qitish giperparametrlari

Manba ushbu giperparametrlarning xulq-atvoriy izohlarini “heuristic” deb tavsiflaydi va ular formal barqarorlik yoki yaqinlashuv kafolatini bermasligini ochiq aytadi.

Mukofot va moment tebranishi o‘rtasidagi bog‘lanish

Natijalar tahlilida berilgan oddiy mukofot munosabati:

\[ r=100-TR(\%) \]

ko‘rinishidadir. Moment tebranishi kamaygani sari mukofot ortadi. 24-rasmda o‘qitish boshidagi yuqori tebranish va past mukofot taxminan 0,15 s dan keyin pastroq tebranish va yuqoriroq mukofot tomon o‘tishi ko‘rsatilgan.

Shu bilan birga, maqolaning boshqa bo‘limlarida mukofot funksiyasi momentni kuzatish xatosi va boshqaruv variatsiyalarini ham jazolashi aytiladi. Shu sababli Equation 30 natija grafigini talqin qilishda ishlatilgan ochiq chiziqli munosabat sifatida baholanishi kerak; manbada berilgan mukofot dizaynining barcha tafsilotlari uchun yagona tenglama deb qabul qilinmasligi lozim.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Simulyatsiya tizimi

MATLAB Simulink R2024b muhitidagi tizim to‘rtta asosiy fizik/boshqaruv komponentidan iborat:

1. 8/6 qutbli to‘rt fazali SRM,
2. to‘rt fazali ASHB quvvat o‘zgartirgichi,
3. dvigatel holatlarini yig‘uvchi observation/state bloki,
4. yoqish burchagi ofsetlarini hosil qiluvchi DDPG aktor–tanqidchi agenti.

Manba 3-jadvalda simulyatsiya uchun 220 V DC link, 20 Nm yuk, 1000–3000 RPM tezlik oralig‘i, 55 mH moslashgan va 12 mH moslashmagan induktivlik hamda 1,5 Wb maksimal faza magnit oqim bog‘lanishini beradi.

O‘rganishning yaqinlashuvi

16-rasmda episode reward va critic baholagan Episode Q0 qiymatlari o‘qitish davomida oshib, taxminan 300–350 episode dan keyin barqaror sohaga kirishi ko‘rsatilgan. O‘qitish eng ko‘pi bilan 500 episode qilib sozlangan.

Manba bu xatti-harakatni aktor–tanqidchi siyosatining yaqinlashuvi sifatida talqin qiladi. Biroq tadqiqot nazariy yoki matematik global yaqinlashuv isbotini taqdim etmaydi; 2-jadval ham ishlatilgan sozlamalar formal barqarorlik kafolati emasligini ochiq ko‘rsatadi.

Faza toklari va magnit oqim bog‘lanishi

17-rasm to‘rt faza tokining ketma-ket va qisman ustma-ust profillarini ko‘rsatadi. Manba taxminan 20–22 A cho‘qqi toklaridagi fazalararo tengsizlikni rotor holati va induktivlik farqlarini kompensatsiya qiluvchi o‘rganilgan tok modulyatsiyasi sifatida talqin qiladi.

18-rasmda magnit oqim bog‘lanishi har bir fazada ketma-ket ortib va kamayib boradi, cho‘qqi darajalari taxminan 1,3–1,5 Wb oralig‘ida qayd etiladi. Bu ustma-ust tushuvchi magnit energiya profili umumiy elektromagnit moment uzluksizligiga hissa qo‘shadi.

1000–3000 RPM oralig‘idagi natijalar

Bu natijalarda eng past qayd etilgan tebranish 2000 RPM da %1,29; eng yuqori qiymat esa 1000 RPM da %2,08 dir. Ko‘rib chiqilgan barcha simulyatsiya nuqtalarida qiymat %3 dan past.

DDPG-RL, TSF va DITC taqqoslanishi

Taqqoslash ayni 8/6 dvigatel modeli, to‘rt fazali ASHB o‘zgartirgichi, 220 V DC link, 20 Nm yuk va ayni tezlik nuqtalari sharoitida amalga oshirilgan. TSF uchun sobit cubic torque-sharing lookup table, DITC uchun sobit hysteresis band va kommutatsiya burchaklari ishlatilgan. DDPG-RL esa yoqish burchaklarini o‘rganilgan siyosat orqali adaptiv ravishda o‘zgartiradi.

Bu natija faqat manbada qo‘llangan TSF va DITC konfiguratsiyalari bilan qilingan taqqoslashni qo‘llab-quvvatlaydi. “DDPG barcha mumkin bo‘lgan klassik boshqaruv usullaridan har qanday holatda ustun” kabi kengroq xulosa ushbu tadqiqotdan chiqarib bo‘lmaydi.

Apparat tekshiruvi

35–38-sahifalarda ko‘rsatilgan tajriba qurilmasida 8/6 SRM mexanik ravishda alohida qo‘zg‘atiladigan DC generatorga ulangan. Generator sozlanadigan mexanik yuk hosil qiladi. ASHB o‘zgartirgichi orqali yuritiladigan dvigatel boshqaruvi Wavect FPGA asosidagi raqamli boshqaruvchi tomonidan amalga oshirilgan.

Manba tajribaviy dvigatel uchun quyidagi xususiyatlarni bildiradi:

Moment–tezlik o‘lchagich qurilmasi kg·m birligida bergan mexanik moment:

\[ T_{\mathrm{Nm}}=T_{\mathrm{kg\cdot m}}\times 9.81 \]

tengligi bilan Nm ga o‘tkazilgan.

Tajribaviy o‘rtacha moment natijalari

Tajribaviy Tekshiruvda Moment Tebranishi Bevosita O‘lchandimi?

Yo‘q. Manba tadqiqotida tajriba qurilmasi o‘rtacha mexanik moment, val tezligi va chiqish quvvati o‘lchovlarini beradi; cho‘qqidan-cho‘qqigacha moment tebranishi esa zarur yuqori o‘tkazuvchanlikdagi oniy moment o‘lchovi bajarilmagani sababli simulyatsiya qilingan elektromagnit moment to‘lqin shakllaridan hisoblangan.

Bu farq tadqiqotning dalil darajasini to‘g‘ri talqin qilish uchun muhimdir. Apparat natijalari o‘qitilgan DDPG siyosatini FPGAda real vaqtda ishlatish mumkinligini va tajribaviy o‘rtacha moment simulyatsiyadagi o‘rtacha momentga yaqinligini ko‘rsatadi. Biroq 7-jadvaldagi %1,29–%2,08 qiymatlari tajribaviy moment sensori bilan bevosita o‘lchangan ripple qiymatlari emas.

Manba ichidagi sonli hisobot tafovutlari

Manba ayrim parametrlarni turli bo‘limlarda turli ko‘lamlarda bildiradi va ularni indamasdan bitta qiymatga keltirish to‘g‘ri emas.

• Simulyatsiya 3-jadvalda 75 kW rated power ko‘rsatilgan; tajribaviy dvigatel 10-jadvalda 3,7 kW / 5 HP sifatida berilgan.
• 3-jadvalda simulyatsiya qilingan faza toki 5–10 A deb ko‘rsatilgan bo‘lsa, 17-rasm izohida faza toklari taxminan 20–22 A cho‘qqi qiymatlarga yetgani aytiladi.
• Tajribaviy dvigatel uchun 3,7 kW val quvvati berilgan bo‘lsa-da, 11-jadvalda yuqori tezlik nuqtalarida 5,55 kW va 6,67 kW chiqish quvvati qayd etiladi.

Bu qiymatlarni qanday muvofiqlashtirish bo‘yicha manbada yetarli izoh bo‘lmagani uchun Verianla ularni qayta hisoblab yoki taxmin qo‘shib tuzatmaydi. Takror ishlab chiqarish yoki dizaynni masshtablash maqsadida ishlatilsa, ushbu nuqtalarni corresponding author aniqlashtirishi kerak.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• DDPG agenti to‘rt fazaning yoqish burchagi ofsetlarini uzluksiz boshqaruv harakatlari sifatida o‘rgana oladi.
• Ko‘rib chiqilgan simulyatsiya sharoitlarida moment tebranishi %1,29–%2,08 oralig‘ida qayd etilgan.
• Ayni tadqiqotdagi TSF va DITC konfiguratsiyalariga nisbatan DDPG-RL pastroq moment tebranishini hosil qilgan.
• O‘rganilgan siyosat FPGA asosidagi boshqaruvchiga ko‘chirilgan va haqiqiy dvigatel qurilmasida ishlatilgan.
• Tajribaviy o‘rtacha mexanik moment qiymatlari qayd etilgan simulyatsiya o‘rtacha moment qiymatlariga yaqin deb topilgan.
• DDPGning uzluksiz harakat fazosi yoqish burchagini fazalar bo‘yicha nozik sozlash uchun mosdir.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan xulosalar

• Tajribaviy tizimda %1,29–%2,08 moment tebranishi bevosita sensor bilan o‘lchangan deb aytib bo‘lmaydi.
• 1000–3000 RPM dan tashqaridagi ishlash ushbu tajribalar bilan tasdiqlanmagan.
• Barcha arzon o‘rnatilgan boshqaruvchilarda online o‘rganishni qo‘llash mumkinligi ko‘rsatilmagan.
• DDPG barcha SRM geometriyalari, quvvat sinflari va yuk sharoitlarida ayni natijani beradi degan xulosa chiqarib bo‘lmaydi.
• Akustik shovqinni kamaytirish bevosita o‘lchanmagan; bu kelajakdagi tadqiqot mavzusi sifatida qoldirilgan.
• Energiya samaradorligi–moment ripple ko‘p maqsadli optimallashtirish ushbu tadqiqotning bir qismi emas.
• Manbada formal global barqarorlik yoki DDPG yaqinlashuv isboti taqdim etilmagan.

Cheklovlar va kelajakdagi tadqiqotlar

Mualliflar, avvalo, o‘qitish va tekshirish muayyan 1000–3000 RPM ish sohasi bilan cheklanganini bildiradi. Ushbu sohadan ancha tashqariga chiqish yangi o‘qitish yoki qo‘shimcha adaptatsiyani talab qilishi mumkin.

Ikkinchi cheklov offline o‘qitish xarajatidir. DDPG siyosatini o‘rganish ko‘p sonli simulyatsiya episode larini talab qiladi; biroq o‘qitish tugagach, real vaqt ilovasida siyosat sobit boshqaruvchi kabi ishlatiladi.

Uchinchi cheklov hisoblash platformasidir. Tadqiqot FPGA kabi yuqori unumli raqamli boshqaruv platformalarida qo‘llash mumkinligini ko‘rsatadi; arzon apparatda, ayniqsa online o‘rganish uchun protsessor va xotira cheklovlari bo‘lishi mumkin.

Kelajakdagi tadqiqot yo‘nalishlari: kengroq tezlik sohasi, qisqaroq o‘qitish vaqti, samaradorlik–moment tebranishi o‘rtasida ko‘p maqsadli optimallashtirish, akustik shovqinni bevosita bostirish, batareyadan quvvatlanadigan elektr transport vositasi platformasi bilan integratsiya va yanada samarali online adaptatsiya usullari.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl tadqiqot: Deep Deterministic Policy Gradient-Based Actor–Critic Reinforcement Learning for Torque Ripple Minimization in Switched Reluctance Motors

Mualliflar: Divya Ramasamy; Sundaram Maruthachalam.

Muassasalar: Department of Electrical and Electronics Engineering, PSG Institute of Technology and Applied Research; Department of Electrical and Electronics Engineering, PSG College of Technology, Tamilnadu, India.

Corresponding author: Divya Ramasamy.

Jurnal: Machines.

Nashriyotchi: MDPI.

Jild / son / maqola: 14(3), 333.

DOI: 10.3390/machines14030333.

Yuborilgan: 9 yanvar 2026.

Tahrir: 25 fevral 2026.

Qabul: 11 mart 2026.

Nashr: 16 mart 2026.

Manba turi va taqriz holati: Taqrizdan o‘tgan tadqiqot maqolasi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Moliyalashtirish: Tadqiqot davlat, tijorat yoki notijorat moliyalashtirish tashkilotlaridan muayyan mablag‘ olmagani bildirilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvini bildirmaydi.

Ma’lumotlar mavjudligi: Tadqiqotning asl hissalari maqolada mavjudligi va qo‘shimcha savollar corresponding author ga yo‘naltirilishi mumkinligi bildiriladi.

Muallif hissalari: Konseptuallashtirish D.R. va S.M.; usul, dasturiy ta’minot va tekshirish D.R.; formal tahlil va resurslar S.M.; dastlabki qo‘lyozma D.R.; ko‘rib chiqish/tahrirlash D.R.; vizuallashtirish D.R. va S.M.; ilmiy rahbarlik S.M.

Usul: Tajribaviy induktivlik xarakteristikasi + MATLAB Simulink DDPG o‘qitishi + 8/6 SRM simulyatsiyasi + TSF va DITC taqqoslanishi + FPGA asosidagi real vaqt apparat ilovasi.

Asosiy tajriba cheklovi: Apparat tajribasi o‘rtacha mexanik moment va tezlik xatti-harakatini tasdiqlaydi; moment tebranishi foizi bevosita tajribaviy oniy moment o‘lchovidan emas, simulyatsiya qilingan elektromagnit momentdan hisoblangan.

Manba ichidagi hisobot ogohlantirishi: Simulyatsiya va tajriba dvigatel quvvati hamda ayrim tok qiymatlari turli bo‘limlarda bir-biriga bevosita mos kelmaydigan tarzda bildiriladi. Manba yetarli izoh bermagani uchun bu qiymatlar Verianla tomonidan tuzatilmagan yoki bitta umumiy qiymatga majburan keltirilmagan.