Passive iFIR Filter Design for Data-Driven Control: Model-Free Approach

Centrala begrepp

iFIR-Regler bieten eine flexible Alternative zu PID-Reglern mit datengetriebener optimaler Abstimmung.

Sammanfattning

Einführung in PID-Regler und deren Grenzen.
Untersuchung der iFIR-Regler für perfekte Regelung.
Datengetriebenes Design von passiven iFIR-Reglern.
Passivitätsdurchsetzung durch optimierte Optimierung.
Vergleich der verschiedenen Ansätze zur Stabilitätsgarantie.
Beispiele für die Anwendung auf lineare und nichtlineare Systeme.
Diskussion der Effizienz und Vorteile der vorgeschlagenen Methoden.

Statistik

Passivität wird durch spezifische Einschränkungen erzwungen.
Die Anzahl der Unbekannten skaliert mit der Ordnung des iFIR-Filters.
Die Passivität des iFIR-Reglers folgt aus dem KYP-Lemma.

Citat

"iFIR-Regler bieten eine flexible Alternative zu PID-Reglern."
"Passivität ist durch spezifische Einschränkungen garantiert."
"Stabilität des geschlossenen Regelkreises ist durch Passivität gewährleistet."

Viktiga insikter från

Passive iFIR filters for data-driven control

by Zixing Wang,... på arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06640.pdf

Djupare frågor

Wie können die vorgeschlagenen Methoden auf MIMO-Systeme angewendet werden

Die vorgeschlagenen Methoden können auf MIMO-Systeme angewendet werden, indem die Daten-getriebene iFIR-Reglerentwurfsansätze auf mehrere Ein- und Ausgangssignale erweitert werden. Für MIMO-Systeme können die Daten der verschiedenen Ein- und Ausgangssignale verwendet werden, um die iFIR-Regler zu entwerfen. Dies erfordert eine Erweiterung der Optimierungsalgorithmen und der Passivitätsbedingungen, um die Interaktionen zwischen den verschiedenen Ein- und Ausgangssignalen angemessen zu berücksichtigen. Durch die Anpassung der Daten-getriebenen Methoden auf MIMO-Systeme können flexible und leistungsstarke Regler entworfen werden, die die Komplexität und Anforderungen von Mehrgrößensystemen berücksichtigen.

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Ja, die vorgestellten Ansätze können auch auf nichtlineare Regler angewendet werden. Durch die Verwendung von Daten-getriebenen Methoden in Verbindung mit passiven iFIR-Reglern können nichtlineare Regler entworfen werden, die Stabilität und Leistung gewährleisten. Die Passivitätsbedingungen und die Optimierungsalgorithmen können so angepasst werden, dass sie die Nichtlinearitäten des Systems berücksichtigen und dennoch eine stabile und leistungsstarke Regelung ermöglichen. Dies ermöglicht die Anwendung der vorgestellten Ansätze auf eine Vielzahl von nichtlinearen Systemen in verschiedenen Anwendungsgebieten.

Wie könnte die Trennung von Stabilität und Leistung in anderen Bereichen der Regelungstechnik von Nutzen sein

Die Trennung von Stabilität und Leistung in anderen Bereichen der Regelungstechnik könnte von großem Nutzen sein, insbesondere in komplexen Systemen, in denen die Anforderungen an die Regelung vielfältig sind. Durch die Verwendung von passiven iFIR-Reglern in Verbindung mit Daten-getriebenen Methoden können Systeme entworfen werden, bei denen die Stabilität strukturell garantiert ist, unabhängig von der Qualität oder Quantität der verfügbaren Daten. Dies ermöglicht es, sich auf die Leistungsanforderungen zu konzentrieren und die Regelung entsprechend anzupassen, ohne die Stabilität des Systems zu gefährden. Die Trennung von Stabilität und Leistung kann auch dazu beitragen, die Robustheit und Anpassungsfähigkeit von Regelungssystemen in verschiedenen Anwendungsgebieten zu verbessern.