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J-GLOBAL ID：201802259567577975   整理番号：18A0267640

制約付きデータ駆動型最適反復学習制御【Powered by NICT】

Constrained data-driven optimal iterative learning control

著者 (5件)： Chi Ronghu (School of Automation & Electronics Engineering, Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266042, PR China) ,  Liu Xiaohe (School of Automation & Electronics Engineering, Qingdao University of Science & Technology, Qingdao 266042, PR China) ,  Zhang Ruikun (School of Mathematics and Physics, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266042, PR China) ,  Hou Zhongsheng (Advanced Control Systems Lab, School of Electronics & Information Engineering, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, PR China) ,  Huang Biao (Department of Chemical and Materials Engineering, University of Alberta, Edmonton, AB T6G 2G6, Canada)
資料名： Journal of Process Control  (Journal of Process Control)
巻： 55  ページ： 10-29  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0388A  ISSN： 0959-1524  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 入力と出力データを除いて,どのような明示的モデル情報を必要とせずに,あるクラスの非線形および非アフィンシステムのための制約付き最適ILCは本研究で提案した。非線形性に対処するために,元の植物の情報を忠実に反復動的線形化法は反復方向に導入した。導出した線形化データモデルは元の非線形システムと等価であり,制御プラントの実時間動力学ではなく,静的近似モデルを反映している。システム出力,制御入力,および線形行列不等式への入力信号の変化率に対するすべての制限を転移させることにより,新しい制約されたデータ駆動型最適ILCは予め設計した目的関数を最小化することにより開発した。最適学習利得が固定されていないと入力と出力測定,制御プラントの修飾と展開に関する柔軟性を高めるに従い,反復して更新した。正確な追従性能は,ある点でのみ必要とされる結果は,ポイントツーポイント制御タスクに拡張したと制約されたデータ駆動型最適ポイントツーポイントILCは,指定された点だけで誤差測定だけを用いて,提案した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 非線形系 ,  利得 ,  柔軟性 ,  線形化法 ,  非線形性 ,  目的関数 ,  プラント ,  データモデル ,  *学習
準シソーラス用語： 追従性能 ,  線形行列不等式 ,  制御入力 ,  線形化 ,  *反復学習制御 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ駆動制御 ,  反復学習制御 ,  制約付き非線形システム ,  二次計画法 ,  ポイントツーポイント追跡作業

分類 (2件)： プロセス制御  (IC03040B) ,  化学プロセスの制御  (XC02020N)

タイトルに関連する用語 (3件)： 制約 ,  データ駆動 ,  反復学習制御