面向稳定线性动力系统的聚类技术及其在硬盘驱动器中的应用
系统与控制
2023-11-20 v1 人工智能
机器学习
系统与控制
动力系统
最优化与控制
摘要
在鲁棒控制与数据驱动鲁棒控制设计方法中，通常考虑多个对象传递函数或一族传递函数，并设计一个公共控制器以使落入该族的所有对象均被镇定。尽管这些对象均被镇定，但当对象间差异较大时，该控制器对每个对象而言可能并非最优。本文提出了一种对稳定线性动力系统进行聚类的方法，以便在每个聚类内设计鲁棒控制器，使得控制器对各聚类均为最优。首先给出针对稳定线性时不变（LTI）系统的k-medoids硬聚类算法，随后给出针对一类特殊LTI系统（常见于硬盘驱动器对象）的高斯混合模型（GMM）聚类方法。
引用
@article{arxiv.2311.10322,
title = {Clustering Techniques for Stable Linear Dynamical Systems with applications to Hard Disk Drives},
author = {Nikhil Potu Surya Prakash and Joohwan Seo and Jongeun Choi and Roberto Horowitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.10322},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 4 figures