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Adaptive control for manufacturing systems using infinitesimal perturbation analysis

机译：使用最小扰动分析的制造系统自适应控制

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Combining infinitesimal perturbation analysis (IPA) with stochastic approximation gives identification algorithms to estimate the optimal threshold value for failure-prone manufacturing systems consisting of one machine producing one part type. Two adaptive control schemes are proposed. The adaptive control schemes do not require the knowledge of the distribution functions of the up and down times. Under some appropriate conditions, the strong consistency, as well as the convergence rates, of the identification algorithms and the cost function is established for the adaptive control schemes. In particular, it is shown that central limit theorems hold for the identification algorithms.
机译：将无穷微扰动分析（IPA）与随机逼近相结合，可提供识别算法，以估算由一台机器生产一种零件类型的易故障制造系统的最佳阈值。提出了两种自适应控制方案。自适应控制方案不需要了解上下时间的分布函数。在某些适当的条件下，为自适应控制方案建立了识别算法和成本函数的强一致性以及收敛速度。特别地，示出了中心极限定理对于识别算法成立。

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