Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems
Introduction. In recent days, electric vehicles, robotics and in many control system applications, permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are widely utilized. Problem. Due to non-linear behavior of system, external interferences and frequent changes in parameters, conventional control technique...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/358720 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1864036368784556032 |
|---|---|
| author | Dukkipati, S. Nagendra, S. S. Kumar, B. H. Parimalasundar, E. |
| author_facet | Dukkipati, S. Nagendra, S. S. Kumar, B. H. Parimalasundar, E. |
| author_sort | Dukkipati, S. |
| baseUrl_str | http://eie.khpi.edu.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-05-01T21:05:27Z |
| description | Introduction. In recent days, electric vehicles, robotics and in many control system applications, permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are widely utilized. Problem. Due to non-linear behavior of system, external interferences and frequent changes in parameters, conventional control techniques like direct torque control, field-oriented control and PI control, frequently experience decline in performance. Goal. This paper presents a new deep learning based reinforcement learning (RL) PMSM control approach that makes use of the twin delayed deep deterministic policy gradient (TD3) and deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithms. These algorithms utilize actor-critic architectures to learn optimal control policies in a model-free manner, enabling adaptive and intelligent motor control. Methodology. A MATLAB/Simulink-based simulation framework is developed to train and evaluate the proposed deep reinforcement learning (DRL) based controllers against conventional PI controllers. Performance metrics, including speed tracking accuracy, torque ripple minimization are analyzed. Results. The results demonstrate that DRL-based controllers exhibit superior adaptability, robustness, and dynamic performance under varying load and speed conditions in contrast to traditional control methods. Notably, the comparative analysis reveals that the TD3 algorithm outperforms DDPG by mitigating overestimation bias, resulting in smoother torque output and more stable control actions. Scientific novelty. This paper illustrates the capability of DRL for advanced PMSM control. Practical value. Paving the way for real-time implementation in modern electric drive systems. References 25, tables 3, figures 12. |
| doi_str_mv | 10.20998/2074-272X.2026.3.07 |
| first_indexed | 2026-05-02T01:00:09Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-358720 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | English |
| last_indexed | 2026-05-02T01:00:09Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | eiekhpieduua-article-3587202026-05-01T21:05:27Z Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems Dukkipati, S. Nagendra, S. S. Kumar, B. H. Parimalasundar, E. deep reinforcement learning permanent magnet synchronous motor deep deterministic policy gradient twin delayed deep deterministic policy gradient adaptive motor control actor-critic algorithm глибинне навчання з підкріпленням синхронний двигун з постійними магнітами глибинний детермінований градієнт політики подвійний відкладений глибинний детермінований градієнт політики адаптивне керування двигуном алгоритм актор-критик Introduction. In recent days, electric vehicles, robotics and in many control system applications, permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are widely utilized. Problem. Due to non-linear behavior of system, external interferences and frequent changes in parameters, conventional control techniques like direct torque control, field-oriented control and PI control, frequently experience decline in performance. Goal. This paper presents a new deep learning based reinforcement learning (RL) PMSM control approach that makes use of the twin delayed deep deterministic policy gradient (TD3) and deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithms. These algorithms utilize actor-critic architectures to learn optimal control policies in a model-free manner, enabling adaptive and intelligent motor control. Methodology. A MATLAB/Simulink-based simulation framework is developed to train and evaluate the proposed deep reinforcement learning (DRL) based controllers against conventional PI controllers. Performance metrics, including speed tracking accuracy, torque ripple minimization are analyzed. Results. The results demonstrate that DRL-based controllers exhibit superior adaptability, robustness, and dynamic performance under varying load and speed conditions in contrast to traditional control methods. Notably, the comparative analysis reveals that the TD3 algorithm outperforms DDPG by mitigating overestimation bias, resulting in smoother torque output and more stable control actions. Scientific novelty. This paper illustrates the capability of DRL for advanced PMSM control. Practical value. Paving the way for real-time implementation in modern electric drive systems. References 25, tables 3, figures 12. Вступ. Останнім часом синхронні двигуни з постійними магнітами (PMSM) широко застосовуються в електромобілях, робототехніці та багатьох системах автоматичного керування. Проблема. Через нелінійний характер системи, зовнішні збурення та часті зміни параметрів традиційні методи керування, такі як пряме керування моментом, векторне керування і ПІ-регулювання, часто демонструють зниження ефективності. Мета. Запропоновано новий підхід до керування PMSM на основі глибинного навчання з підкріпленням (RL), що використовує алгоритми подвійний відкладений глибинний детермінований градієнт політики (TD3) та глибинний детермінований градієнт політики (DDPG). Зазначені алгоритми застосовують архітектуру актор-критик для навчання оптимальних стратегій керування без використання точної математичної моделі, що забезпечує адаптивне та інтелектуальне керування двигуном. Методика. Для навчання та оцінювання запропонованих регуляторів на основі глибинного навчання з підкріпленням (DRL) розроблено модель у середовищі MATLAB/Simulink. Ефективність DRL-регуляторів порівнювалася з традиційними ПІ-регуляторами за показниками точності відстеження швидкості та мінімізації пульсацій моменту. Результати. Отримані результати показали, що регулятори на основі DRL характеризуються вищою адаптивністю, робастністю та кращими динамічними характеристиками за змінних навантажень і швидкостей порівняно з традиційними методами керування. Порівняльний аналіз також засвідчив, що алгоритм TD3 перевершує DDPG завдяки зменшенню похибки переоцінювання, що забезпечує більш плавну зміну моменту та стабільніші керувальні дії. Наукова новизна. Робота демонструє можливості використання DRL для вдосконаленого керування PMSMs. Практична значимість. Отримані результати створюють передумови для реалізації запропонованого підходу в режимі реального часу в сучасних електроприводних системах. Бібл. 25, табл. 3, рис. 12. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-05-02 Article Article application/pdf https://eie.khpi.edu.ua/article/view/358720 10.20998/2074-272X.2026.3.07 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 3 (2026); 49-54 Электротехника и Электромеханика; № 3 (2026); 49-54 Електротехніка і Електромеханіка; № 3 (2026); 49-54 2309-3404 2074-272X en https://eie.khpi.edu.ua/article/view/358720/344455 Copyright (c) 2026 S. Dukkipati, S. S. Nagendra, E. Parimalasundar, B. H. Kumar http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | deep reinforcement learning permanent magnet synchronous motor deep deterministic policy gradient twin delayed deep deterministic policy gradient adaptive motor control actor-critic algorithm Dukkipati, S. Nagendra, S. S. Kumar, B. H. Parimalasundar, E. Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| title | Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| title_alt | Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| title_full | Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| title_fullStr | Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| title_full_unstemmed | Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| title_short | Adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| title_sort | adaptive deep reinforcement learning-based control strategy for high-performance permanent magnet synchronous motor drive systems |
| topic | deep reinforcement learning permanent magnet synchronous motor deep deterministic policy gradient twin delayed deep deterministic policy gradient adaptive motor control actor-critic algorithm |
| topic_facet | deep reinforcement learning permanent magnet synchronous motor deep deterministic policy gradient twin delayed deep deterministic policy gradient adaptive motor control actor-critic algorithm глибинне навчання з підкріпленням синхронний двигун з постійними магнітами глибинний детермінований градієнт політики подвійний відкладений глибинний детермінований градієнт політики адаптивне керування двигуном алгоритм актор-критик |
| url | https://eie.khpi.edu.ua/article/view/358720 |
| work_keys_str_mv | AT dukkipatis adaptivedeepreinforcementlearningbasedcontrolstrategyforhighperformancepermanentmagnetsynchronousmotordrivesystems AT nagendrass adaptivedeepreinforcementlearningbasedcontrolstrategyforhighperformancepermanentmagnetsynchronousmotordrivesystems AT kumarbh adaptivedeepreinforcementlearningbasedcontrolstrategyforhighperformancepermanentmagnetsynchronousmotordrivesystems AT parimalasundare adaptivedeepreinforcementlearningbasedcontrolstrategyforhighperformancepermanentmagnetsynchronousmotordrivesystems |