Symbiotische Steuerung unsicherer dynamischer Systeme: Nutzung der Synergie zwischen Festwertregelung und adaptiven Lernarchitekturen

Temel Kavramlar

Die Arbeit präsentiert einen neuartigen symbiotischen Steuerungsrahmen, der die Stärken von Festwertregelung und adaptiven Lernarchitekturen nutzt, um die Auswirkungen von Unsicherheiten in einer vorhersagbareren Art und Weise als allein durch adaptives Lernen zu mindern, ohne dass Kenntnisse über diese Unsicherheiten erforderlich sind.

Özet

Die Arbeit präsentiert einen neuartigen symbiotischen Steuerungsrahmen, der die Stärken von Festwertregelung und adaptiven Lernarchitekturen nutzt, um die Auswirkungen von Unsicherheiten in dynamischen Systemen zu mindern.

Zunächst werden die Grundlagen der Festwertregelung und des adaptiven Lernens erläutert. Die Festwertregelung bietet ein vorhersagbareres Verhalten des Regelkreises, erfordert aber Kenntnisse über die Grenzen der Unsicherheiten. Adaptives Lernen benötigt diese Kenntnisse nicht, führt aber oft zu einem weniger vorhersagbaren Regelkreisverhalten.

Der vorgestellte symbiotische Steuerungsrahmen integriert diese Architekturen synergetisch, um die Auswirkungen von Unsicherheiten in einer vorhersagbareren Art und Weise als allein durch adaptives Lernen zu mindern, ohne dass Kenntnisse über diese Unsicherheiten erforderlich sind. Sowohl parametrische als auch nichtparametrische Unsicherheiten werden betrachtet, wobei neuronale Netze zur Approximation der unbekannten Unsicherheitsbasis für den letzteren Fall verwendet werden.

Entgegen der Intuition hat der vorgeschlagene Rahmen die Fähigkeit, ein gewünschtes Maß an Regelkreisverhalten zu erreichen, auch wenn die Anzahl der Neuronen unzureichend ist oder die adaptiven Lernparameter ungeeignet gewählt wurden.

İstatistikler

Die Unsicherheit δ(x(t)) wird als parametrisch angenommen und ist gegeben durch δ(x(t)) = 0,2x1(t) + 0,2x2(t) + 0,8x1(t)x2(t) + 0,1x3
1(t) + 0,1x2
2(t).
Die Kontrollwirksamkeitsmatrix Λ ist unbekannt und hat den Wert 0,9, was einer 10%igen Degradation entspricht.

Alıntılar

Keines.

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Symbiotic Control of Uncertain Dynamical Systems

by Tansel Yucel... : arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19139.pdf

Daha Derin Sorular

Wie könnte der vorgeschlagene symbiotische Steuerungsrahmen auf Systeme mit zeitvarianten oder stochastischen Unsicherheiten erweitert werden?

Um den vorgeschlagenen symbiotischen Steuerungsrahmen auf Systeme mit zeitvarianten oder stochastischen Unsicherheiten zu erweitern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden.

Zeitvariante Unsicherheiten:

Eine Möglichkeit besteht darin, die Parameteranpassungsalgorithmen anzupassen, um zeitvariante Unsicherheiten zu berücksichtigen. Dies könnte bedeuten, dass die Lernraten oder Anpassungsraten der Parameter in Echtzeit angepasst werden, um sich an sich ändernde Unsicherheiten anzupassen.
Die Integration von Zustandsschätzern oder Vorhersagemodellen in den Steuerungsrahmen könnte helfen, zukünftige Unsicherheiten zu antizipieren und die Steuerung entsprechend anzupassen.

Stochastische Unsicherheiten:

Bei stochastischen Unsicherheiten könnten probabilistische Modelle oder Methoden wie stochastische Regelungstechniken verwendet werden, um die Unsicherheiten zu modellieren und zu berücksichtigen.
Die Verwendung von robusten Steuerungsansätzen, die auf stochastischen Stabilitätskriterien basieren, könnte ebenfalls eine Möglichkeit sein, die Robustheit des Systems gegenüber stochastischen Unsicherheiten zu verbessern.

Wie könnte der Einsatz tiefer neuronaler Netze anstelle der verwendeten Radial-Basis-Funktionen bieten?

Die Verwendung tiefer neuronaler Netze anstelle von Radial-Basis-Funktionen könnte mehrere Vorteile bieten:

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit:

Tiefe neuronale Netze haben die Fähigkeit, komplexe nichtlineare Zusammenhänge zu modellieren und können sich an verschiedene Arten von Unsicherheiten anpassen, ohne dass spezifische Basisfunktionen definiert werden müssen.

Lernfähigkeit:

Neuronale Netze können aus Daten lernen und sich an neue Informationen anpassen, was ihre Fähigkeit zur Modellierung von Unsicherheiten verbessert.

Generalisierung:

Tiefe neuronale Netze haben das Potenzial, Muster und Strukturen in den Unsicherheiten zu erkennen, die über die spezifischen Basisfunktionen hinausgehen könnten, was zu einer verbesserten Generalisierung führt.

Skalierbarkeit:

Neuronale Netze können in der Regel skaliert werden, um mit komplexeren Systemen und größeren Datensätzen umzugehen, was ihre Anpassungsfähigkeit und Leistungsfähigkeit verbessert.

Wie könnte der Rahmen angepasst werden, um robustere Stabilitätsgarantien zu erhalten, insbesondere für den Fall nichtparametrischer Unsicherheiten?

Um robustere Stabilitätsgarantien für den Fall nichtparametrischer Unsicherheiten zu erhalten, könnten folgende Anpassungen am Rahmen vorgenommen werden:

Robuste Regelungstechniken:

Die Integration robuster Regelungstechniken wie H-Infinity-Regelung oder μ-Synthese könnte dazu beitragen, die Stabilität des Systems gegenüber nichtparametrischen Unsicherheiten zu gewährleisten.

Adaptive Robust Control:

Die Implementierung von adaptiver robuster Regelung, die adaptive Elemente mit robusten Steuerungsansätzen kombiniert, könnte dazu beitragen, die Auswirkungen nichtparametrischer Unsicherheiten zu minimieren.

Unsicherheitsabschätzung:

Die Entwicklung von Methoden zur Abschätzung nichtparametrischer Unsicherheiten in Echtzeit könnte dazu beitragen, prädiktive Maßnahmen zu ergreifen, um die Stabilität des Systems zu gewährleisten.

Sicherheitsmargen:

Die Berücksichtigung von Sicherheitsmargen und Pufferzonen in den Steuerungsalgorithmen könnte dazu beitragen, die Stabilität des Systems auch unter schwierigen Bedingungen aufrechtzuerhalten.