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【24h】

Data-Driven PID Tuning for Liquid Slosh-Free Motion Using Memory-Based SPSA Algorithm

机译：基于内存的SPSA算法的数据驱动PID整定无液体运动

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This study proposes a data-driven PID tuning for liquid slosh suppression based on enhanced stochastic approximation. In particular, a new version of Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation (SPSA) based on memory type function is introduced. This memory-based SPSA (M-SPSA) algorithm has the capability to obtain a better optimization accuracy than the conventional SPSA since it is able to keep the best design parameter during the tuning process. The effectiveness of this algorithm is tested to data-drive PID tuning for liquid slosh problem. The achievement of the M-SPSA based algorithm is assessed in terms of trajectory tracking of trolley position, slosh angle reduction and also computation time. The outcome of this study shows that the PID-tuned M-SPSA is able to provide better control performance accuracy than the other variant of SPSA based method.
机译：这项研究提出了一种基于数据的PID整定，用于基于增强型随机逼近的液体晃动抑制。特别是，引入了基于记忆类型函数的新版本的同时摄动随机近似（SPSA）。这种基于内存的SPSA（M-SPSA）算法具有比常规SPSA更好的优化精度的能力，因为它能够在调整过程中保持最佳的设计参数。测试了该算法对数据驱动PID整定以解决液体晃动问题的有效性。基于M-SPSA的算法的实现是根据小车位置的轨迹跟踪，倾斜角度减小以及计算时间来评估的。这项研究的结果表明，与基于SPSA的方法的其他变体相比，PID调整的M-SPSA能够提供更好的控制性能精度。

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