insight - 제어 시스템 설계 - # 연속-시간 필터와 이산-시간 필터의 응답 매칭

디지털 제어기 설계를 통한 연속-시간 필터 응답 매칭

Q: 연속-시간 필터와 이산-시간 필터의 응답 매칭 문제에서 다른 성능 지표를 고려할 수 있는 방법은 무엇인가

연속-시간 필터와 이산-시간 필터의 응답 매칭 문제에서 다른 성능 지표를 고려할 수 있는 방법은 무엇인가? 연속-시간 필터와 이산-시간 필터의 응답 매칭 문제에서 다른 성능 지표를 고려할 수 있는 한 가지 방법은 H∞-노름을 최소화하는 것입니다. H∞-노름은 시스템의 불확실성을 고려하여 설계되며, 시스템의 안정성과 성능을 보장하는 데 사용됩니다. 이를 통해 시스템의 민감도를 최소화하고 원하는 성능을 달성할 수 있습니다. H∞-노름을 최소화하는 것은 시스템의 안정성과 성능을 향상시키는 중요한 방법 중 하나입니다.

Q: 이산-시간 필터의 차수를 최소화하는 방법은 무엇인가

이산-시간 필터의 차수를 최소화하는 방법은 무엇인가? 이산-시간 필터의 차수를 최소화하는 방법 중 하나는 모델 간소화 기법을 사용하는 것입니다. 모델 간소화는 필터의 복잡성을 줄이고 계산 및 구현을 단순화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 필터의 차수를 최소화하면 계산 및 구현 비용을 절감할 수 있으며, 필터의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 필터의 차수를 최소화하면 시스템의 안정성과 수렴 속도를 향상시킬 수 있습니다.

Q: 이 문제에서 고려하지 않은 실제 구현상의 제약 사항은 무엇이 있을까

이 문제에서 고려하지 않은 실제 구현상의 제약 사항은 무엇이 있을까? 이 문제에서 고려하지 않은 실제 구현상의 제약 사항은 주로 계산 및 계산 복잡성에 관련된 것일 수 있습니다. 이러한 문제에서는 실제 구현을 위해 계산 및 계산 복잡성을 고려해야 합니다. 또한, 실제 구현에서는 시스템의 안정성, 수렴 속도 및 성능을 고려해야 하며, 이러한 측면을 고려하지 않을 경우 실제 시스템에서 예기치 않은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 제약 사항을 고려하여 실제 구현을 수행해야 합니다.

Conceitos essenciais

연속-시간 참조 필터의 응답을 이산-시간 필터로 최대한 유사하게 구현하기 위한 디지털 제어기 설계 기법을 제안한다.

Resumo

이 논문에서는 연속-시간 참조 필터의 응답을 이산-시간 필터로 최대한 유사하게 구현하기 위한 디지털 제어기 설계 기법을 제안한다.

연속-시간 참조 필터 W_r^c와 이산-시간 필터 W_r^d의 응답 차이를 H_inf 노름 관점에서 최소화하는 것이 목표이다.
이를 위해 참조 필터 W_r^c의 안정하고 인과적인 역 필터 (W_r^c)^-1을 사용하여 성능 지표를 정의한다.
홀드 함수 H_h를 통해 이산-시간 입력 w_d[k]를 연속-시간 신호로 변환하고, 이를 (W_r^c)^-1과 차이를 취하여 성능 지표 z_c(t)를 구성한다.
이러한 형태의 샘플-데이터 플랜트를 선형 주기 점프-흐름 시스템으로 모델링하고, 제안된 디지털 제어기 설계 기법을 적용한다.
이를 통해 기존의 이산화 방법보다 향상된 필터 응답 매칭 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

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Sampled-Data Controller Synthesis using Dissipative Linear Periodic Jump-Flow Systems with Design Applications

by L. M. Spin,M... às arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.01878.pdf

Sampled-Data Controller Synthesis using Dissipative Linear Periodic Jump-Flow Systems with Design Applications

Perguntas Mais Profundas

연속-시간 필터와 이산-시간 필터의 응답 매칭 문제에서 다른 성능 지표를 고려할 수 있는 방법은 무엇인가

연속-시간 필터와 이산-시간 필터의 응답 매칭 문제에서 다른 성능 지표를 고려할 수 있는 방법은 무엇인가?
연속-시간 필터와 이산-시간 필터의 응답 매칭 문제에서 다른 성능 지표를 고려할 수 있는 한 가지 방법은 H∞-노름을 최소화하는 것입니다. H∞-노름은 시스템의 불확실성을 고려하여 설계되며, 시스템의 안정성과 성능을 보장하는 데 사용됩니다. 이를 통해 시스템의 민감도를 최소화하고 원하는 성능을 달성할 수 있습니다. H∞-노름을 최소화하는 것은 시스템의 안정성과 성능을 향상시키는 중요한 방법 중 하나입니다.

이산-시간 필터의 차수를 최소화하는 방법은 무엇인가

이산-시간 필터의 차수를 최소화하는 방법은 무엇인가?
이산-시간 필터의 차수를 최소화하는 방법 중 하나는 모델 간소화 기법을 사용하는 것입니다. 모델 간소화는 필터의 복잡성을 줄이고 계산 및 구현을 단순화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 필터의 차수를 최소화하면 계산 및 구현 비용을 절감할 수 있으며, 필터의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 필터의 차수를 최소화하면 시스템의 안정성과 수렴 속도를 향상시킬 수 있습니다.

이 문제에서 고려하지 않은 실제 구현상의 제약 사항은 무엇이 있을까

이 문제에서 고려하지 않은 실제 구현상의 제약 사항은 무엇이 있을까?
이 문제에서 고려하지 않은 실제 구현상의 제약 사항은 주로 계산 및 계산 복잡성에 관련된 것일 수 있습니다. 이러한 문제에서는 실제 구현을 위해 계산 및 계산 복잡성을 고려해야 합니다. 또한, 실제 구현에서는 시스템의 안정성, 수렴 속도 및 성능을 고려해야 하며, 이러한 측면을 고려하지 않을 경우 실제 시스템에서 예기치 않은 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 이러한 제약 사항을 고려하여 실제 구현을 수행해야 합니다.