冷等离子体喷嘴的神经参数变动数据驱动预测控制
系统与控制
2025-10-06 v2 系统与控制
摘要
冷等离子体喷嘴（APPJ）在生物医学应用中展现出巨大潜力，但其内在复杂性（由非线性动力学和强烈对运行条件（如喷嘴与表面距离）敏感）为实时控制带来挑战。本文引入神经参数变动数据驱动预测控制（NPV-DeePC）框架以解决这些问题。通过整合hypernetworks到神经DeePC范式中，NPV-DeePC能够适应系统非线性和参数变化，动态调整神经网络对系统的所学表示，实现准确的多步轨迹预测和控制。针对表面温度跟踪和热剂量输送进行仿真研究，表明NPV-DeePC在准确性和适应性方面优于现有控制器。此外，其计算效率支持实时实现，使其成为精确控制APPJ的实用方法，也是一种通用化解其他非线性参数变动系统的可推广解决方案。
引用
@article{arxiv.2507.08259,
title = {Neural Parameter-varying Data-enabled Predictive Control of Cold Atmospheric Pressure Plasma Jets},
author = {Pegah GhafGhanbari and Mircea Lazar and Javad Mohammadpour Velni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.08259},
year = {2025}
}