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首页> 外文期刊>International Journal of Innovative Computing Information and Control >COMBINING PROJECTION ALGORITHM AND SCENARIO APPROACH FOR VIRTUAL REFERENCE FEEDBACK TUNING CONTROL
【24h】

COMBINING PROJECTION ALGORITHM AND SCENARIO APPROACH FOR VIRTUAL REFERENCE FEEDBACK TUNING CONTROL

机译：用于虚拟参考反馈调谐控制的分组投影算法和方案方法

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摘要

The problem of designing two feedback controllers for an unknown plant based on measured data is discussed here in a linear setting. Virtual reference feedback tuning control is a direct method that aims at minimizing a cost function of the 2-norm type by using a set of data. When constructing the cost function, we consider two model-matching problems between closed loop transfer function and sensitivity function simultaneously. In these model-matching procedures, we analyze how to design the reference input signal and disturb signal respectively. After transforming the problem of identifying unknown parameter vectors in virtual reference feedback tuning control into two linear regression models, the projection algorithm is introduced to achieve our first on-line parameter estimation scheme. And we also see that the projection algorithm is equivalent to one optimization problem. Further in this paper, scenario optimization is used to determine the number of scenarios that determine the solution. The maximum number of data points that determine the so-called support points equals the number of optimization variables.
机译：这里在线设置讨论了基于测量数据的未知工厂设计两个反馈控制器的问题。虚拟参考反馈调谐控制是一种直接方法，旨在通过使用一组数据来最小化2-NOR类型的成本函数。在构建成本函数时，我们考虑同时闭环传输功能和灵敏度函数之间的两个模型匹配问题。在这些模型匹配过程中，我们分析了如何分别设计参考输入信号和干扰信号。在将虚拟参考反馈调谐控制中识别到两个线性回归模型中的未知参数向量的问题转换为两个线性回归模型之后，引入了投影算法以实现我们的第一在线参数估计方案。我们还看到投影算法相当于一个优化问题。此外，在本文中，使用方案优化来确定确定解决方案的场景数。确定所谓的支持点的最大数据点数等于优化变量的数量。

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