Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: sterowanie z uczeniem powtarzalnym

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Ufnalski B., Grzesiak L M., Kaszewski A., Galecki A.

Przegląd Elektrotechniczny

2018

R. 94, nr 5

38--46

There are two main techniques to solve the reference tracking problem for repetitive references and under repetitive disturbances, namely multiresonant (a.k.a. multioscillatory) controllers and iterative learning controllers. Nevertheless, neither of the approaches is a deﬁnitive winner, which is to be demonstrated herein. Both have their strengths, weaknesses and challenges. A grid-tie converter will be the case study here. The goal is to draw or inject sinusoidal currents under distorted grid voltage conditions. The supporting feedforward controller will be addressed within the context of the discussed repetitive control task. The case will be illustrated using numerical simulations. Our main goal is to make practitioners familiar with the relationships between these two control methods.

Istnieją dwia główne sposoby rozwiązywania zadania regulacji nadążnej dla powtarzalnego sygnału zadanego w obecności powtarzalnego zakłócenia, jest to zastosowanie regulatorów wielorezonansowych (zwanych też wielooscylacyjnymi) oraz regulatorów z uczeniem iteracyjnym. Jednak żadnego z tych rozwiązań nie można uznać za jednoznacznie lepsze, co zostanie tutaj pokazane. Oba cechują zarówno mocne strony, jak i pewne słabci oraz wyzwania implementacyjne. Przekształtnik sieciowy posłuży tutaj za przykład. Celem jest pobieranie lub oddawanie sinusoidalnego prądu sieci pomimo odkształconego napięcia. Omówione zostanie również sprzężenie w przód od zakłócenia w kontekście zadania sterowania powtarzalnego. Zagadnienie zostanie zilustrowane przy użyciu symulacji komputerowych. Naszym głównym celem jest pokazanie praktykom związków pomiędzy tymi dwiema metodami sterowania.

On the Interaction Between Theory, Experiments, and Simulation in Developing Practical Learning Control Algorithms

Longman R. W.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

2003

Vol. 13, no 1

101-111

Iterative learning control (ILC) develops controllers that iteratively adjust the command to a feedback control system in order to converge to zero tracking error following a specific desired trajectory. Unlike optimal control and other control methods, the iterations are made using the real world in place of a computer model. If desired, the learning process can be conducted both in the time domain during each iteration and in repetitions, making ILC a 2D system. Because ILC iterates with the real world, and aims for zero error, the field pushes the limits of theory, modeling, and simulation, to predict the behavior when applied in the real world. It is the thesis of this paper that in order to make significant progress in this field it is essential that the research effort employ a coordinated simultaneous synergistic effort involving theory, experiments, and serious simulations. Otherwise, one very easily expends effort on something that seems fundamental from the theoretical perspective, but in fact has very little relevance to the performance in real world applications.