gym electric motor

ジム電気モーター

概要

ジム電気モーター（GEM）パッケージは、さまざまな電気モーターのシミュレーションと制御のためのPythonツールボックスです。 Faram Gymnasium環境上に構築されているため、古典的な制御シミュレーションと補強学習実験の両方に使用できます。通常のビルディングブロック、IE、供給電圧、コンバーター、電気モーター、負荷モデルを備えた典型的なドライブトレインを構築し、この物理的構造の閉ループシミュレーションだけでなく、線形フィードバック制御から深い決定的なポリシー勾配エージェントまでの意思決定アルゴリズムをプラグインするための豊富なインターフェイスを取得することができます。さらに、PIコントローラーに基づく古典的な制御構造の自動フレームワークが提供されます。

はじめる

GEMを始める簡単な方法は、Google Colaboratoryで次のインタラクティブなノートブックをいじくり回すことです。 GEMの最も重要な特徴とアプリケーションのデモンストレーションが紹介され、業界と学界のエンジニアにキックスタートを提供します。

• Gem Cookbook
• Stable-Baselines3DDPGの例
• Stable-Baselines3 DQNの例
• MPCの例

最小限のデモンストレーション用のスタンドアロンの例のスクリプトのリストもあります。

基本的なルーチンは次のように簡単です。

 import gym_electric_motor as gem

if __name__ == '__main__' :
    env = gem . make ( "Finite-CC-PMSM-v0" )  # instantiate a discretely controlled PMSM
    env . reset ()
    for _ in range ( 10000 ):
        ( states , references ), rewards , done , _ =  
        	env . step ( env . action_space . sample ())  # pick random control actions
        if done :
            ( states , references ), _ = env . reset ()
    env . close ()

インストール

• PYPIからジム電気モーターを取り付けます（推奨）：

 pip install gym-electric-motor

• Githubからインストールしますソース：

 git clone [email protected]:upb-lea/gym-electric-motor.git 
cd gym-electric-motor
# Then either
python setup.py install
# or alternatively
pip install -e .

ビルディングブロック

宝石環境は、次のビルディングブロックで構成されています。

• 物理的構造：
  • 電圧供給
  • コンバータ
  • 電気モーター
  • ロードモデル
• 参照生成、報酬の計算、視覚化のためのユーティリティ関数

宝石環境での情報が流れます

さまざまなDCモーターモデルの中で、次のACモーターとその電子電子カウンターパートとともに利用可能です。

• 永久磁石同期モーター（PMSM）
• 同期不動産モーター（synrm）
• 外部から退出した同期モーター（EESM）
• リスケージ誘導モーター（SCIM）
• 二重供給誘導モーター（DFIM）

コンバーターは、デューティサイクル（連続制御セット）またはスイッチングコマンド（有限制御セット）によって駆動できます。

引用

ドライブシミュレーションと制御プロトタイピングのコンテキストでの一般的なツールボックスのためのホワイトペーパーは、Journal of Open Sorceソフトウェア（JOSS）に記載されています。それを引用するには、次のBibtexエントリを使用してください。

 @article{Balakrishna2021,
    doi = {10.21105/joss.02498},
    url = {https://doi.org/10.21105/joss.02498},
    year = {2021},
    publisher = {The Open Journal},
    volume = {6},
    number = {58},
    pages = {2498},
    author = {Praneeth {Balakrishna} and Gerrit {Book} and Wilhelm {Kirchgässner} and Maximilian {Schenke} and Arne {Traue} and Oliver {Wallscheid}},
    title = {gym-electric-motor (GEM): A Python toolbox for the simulation of electric drive systems},
    journal = {Journal of Open Source Software}
}

強化学習内でこのフレームワークを利用するためのホワイトペーパーは、IEEE-XPlore（preprint：arxiv.org/abs/1910.09434）で入手できます。それを引用するには、次のBibtexエントリを使用してください。

 @article{9241851,  
  author={Traue, Arne and Book, Gerrit and Kirchgässner, Wilhelm and Wallscheid, Oliver},
  journal={IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems}, 
  title={Toward a Reinforcement Learning Environment Toolbox for Intelligent Electric Motor Control}, 
  year={2022},
  volume={33},
  number={3},
  pages={919-928},
  doi={10.1109/TNNLS.2020.3029573}}

ジム電気モーター制御の古典的な制御アプローチのためのホワイトペーパーは、IEEE-XPloreで入手できます。それを引用するには、次のBibtexエントリを使用してください。

 @INPROCEEDINGS{10239044,
  author={Book, Felix and Traue, Arne and Schenke, Maximilian and Haucke-Korber, Barnabas and Wallscheid, Oliver},
  booktitle={2023 IEEE International Electric Machines & Drives Conference (IEMDC)}, 
  title={Gym-Electric-Motor (GEM) Control: An Automated Open-Source Controller Design Suite for Drives}, 
  year={2023},
  volume={},
  number={},
  pages={1-7},
  doi={10.1109/IEMDC55163.2023.10239044}}

Pytestでユニットテストを実行します

ユニットテストを実行するには、「pytest」が必要です。すべてのテストは、「テスト」フォルダーに記載されています。プロジェクトのルートフォルダーでpytestを実行します。

 >>> pytest

またはテストカバレッジを使用して：

 >>> pytest --cov=./

すべてのテストは渡されます。