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零点を持つ多入出力系のオンライン逆モデル同定:分子多項式行列のパラメータ表示について

机译:具有零点的多态输出系统的在线逆模型识别:分子多项式矩阵的参数显示

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摘要

2 自由度構造によるフィードフォワード(FF)学習制御は,制御対象が有限零点を持たないときは多入出力(MIMO)でも効率的に構成できることが知られている.しかし有限零点が存在(ただし安定領域に)するならば,それを消去するように逆系を構成する必要がある.一入出力(SISO)系においては,これを達成する幾つかの手法が既に提案されている.これをMIMO に一般化するには逆系の表現の自由度や行列乗算の非可換性などの問題があり,容易ではない.最近,若干の仮定の下で多項式行列分解表現を用いた手法が提案されている[5] が,まだあまり平易な構成法とは言えない.そこで本稿では制御対象の分子多項式行列を注意深く表記することにより,より簡潔な学習FF 制御を導出する.つまり本論文の目的は,有限零点を有する未知のMIMO 制御対象に対し,文献[5] で提案されたFF 学習制御を改良することにある.この従来法では入力チャンネル全てに対して別々のフィルタを準備する必要があり,誤差の収束が若干遅くなっていたが,提案法では調整パラメータを減らすことができ,より早い誤差収束が達成される.これは多項式行列分解の自由度を利用して特殊な構造を持つものを選び出すことで達成される.
机译:已知通过多能输出(MIMO)在控制目标没有有限零时,已知通过美元级结构进行馈电(FF)学习控制。但是,如果有限零是存在(但在稳定区域)中,必须配置逆系统以擦除它。在一个输入/输出(SISO)系统中,已经提出了几种方法来实现这一目标。这并不容易,具有反向系统的表达自由的问题和矩阵乘法的不可加工性来将其概括为MIMO。最近,在一些假设下使用多项式矩阵分解表示的方法[5]仍然不易使用。因此,在本文中,通过仔细地注意到要控制的分子多项式基质来得出更简洁的学习FF控制。换句话说,本文的目的是提高文献[5]提出的FF学习控制,用于具有有限零的未知MIMO控制目标。在这种传统方法中,需要为所有输入通道准备单独的滤波器,并且误差的收敛略微慢,但是所提出的方法可以减少调整参数,并且实现更快的错误收敛。。这是通过使用多项式矩阵分解自由度的特殊结构选择一个来实现的。

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