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【24h】

Robust loopshaping using iterative feedback tuning

机译:使用迭代反馈调整进行鲁棒的环路整形

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摘要

Iterative Feedback Tuning (IFT) is a direct tuning method using closed loop experimental data. The method is based on numerical optimization and in each iteration an unbiased gradient estimate is used. In this contribution we show how to use IFT to do robust loopshaping. One method, based on the approach suggested by Glover and McFarlane [1], uses an approximate H cost function and alternates between updating the loop gains and the robustness margins. In a second, H based method, a joint criterion of robustness and performance is optimized. The methods are illustrated on numerical examples.
机译:迭代反馈调整(IFT)是使用闭环实验数据的直接调整方法。该方法基于数​​值优化,并且在每次迭代中都使用无偏梯度估计。在本文中,我们展示了如何使用IFT进行鲁棒的环路整形。一种方法基于Glover和McFarlane [1]提出的方法,使用近似H代价函数,并在更新环路增益和鲁棒性裕度之间交替进行。在第二种基于H的方法中,对鲁棒性和性能的联合标准进行了优化。数值示例说明了这些方法。

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