이 논문은 데이터 기반 제어 문제에 메타 학습 접근 방식을 적용하는 것을 다룹니다.
먼저 저자들은 데이터 기반 제어 문제를 컨트롤러 식별 문제로 재정의하는 VRFT 프레임워크를 소개합니다. 이 접근 방식에서는 사용자가 목표 폐루프 동작을 지정하는 참조 모델이 중요한 역할을 합니다.
그러나 참조 모델의 선택이 잘못되면 폐루프 동작에 심각한 영향(불안정성 포함)을 줄 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 저자들은 메타 데이터셋에 포함된 유사 시스템의 정보를 활용하여 참조 모델을 자동으로 튜닝하는 방법을 제안합니다.
구체적으로 저자들은 다음을 수행합니다:
이 접근 방식은 BLDC 모터 속도 제어 실험을 통해 검증됩니다. 결과는 제안된 메타 자동 DDC 방법이 기존 방법에 비해 향상된 성능을 제공함을 보여줍니다.
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by Riccardo Bus... lúc arxiv.org 03-22-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.14500.pdfYêu cầu sâu hơn