Iteration Tuning of Disturbance Observer-Based Control System Satisfying Robustness Index for FOPTD Processes
Notice bibliographique
Résumé
A conventional disturbance observer (DOB)-based control system is a model-based control system. In this paper, a data-driven design method is proposed for the DOB-based control system using iteration feedback tuning (IFT) based on the first-order-plus-time-delay models. It is well known that the conventional data-based design methods cannot provide an explicit tradeoff between robustness and performance. Here, our goal is to develop a method to design the data-driven DOB-based control system satisfying a given robustness index. To this end, first, the tuning rules of the controller and the Q-filter in terms of the nominal process model are analytically determined for a given robustness index. Second, an optimization problem, solved by IFT algorithm, is established to find the optimal parameters of the nominal model. The merits of the proposed method are that: 1) the number of parameters needing to be tuned is reduced, since only the parameters of the nominal model are optimized and 2) the system satisfies the explicit robustness index if the parameters are optimal. Moreover, the selection of the robustness index, the output performance of the system, and the performance of the iteration algorithm are addressed. Two simulation examples and an experiment are presented to demonstrate the effectiveness and merits of the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».