具有鲁棒性约束的虚拟参考反馈整定：一种群智能解决方案
系统与控制
2023-08-07 v6 系统与控制
信号处理
摘要
复杂系统的简化建模与低阶控制器结构相结合，可能导致较差的闭环性能和鲁棒性。一种可行的解决方案是通过使用数据进行控制器设计来避免对模型的需求。虚拟参考反馈整定（VRFT）是一种数据驱动设计方法，仅需单批数据即可解决参考跟踪问题，尽管没有鲁棒性保证。本文研究了在VRFT代价函数中加入鲁棒性约束的问题。对灵敏度传递函数的范数估计进行了扩展，以保持VRFT的一次性特性。采用群智能算法求解非凸代价函数。所提方法应用于两个受现实世界启发的问题，并使用了四种不同的群智能算法，通过50次执行的蒙特卡洛实验进行相互比较。获得的结果令人满意，达到了期望的鲁棒性标准。
引用
@article{arxiv.2111.02212,
title = {Virtual reference feedback tuning with robustness constraints: A swarm intelligence solution},
author = {L. V. Fiorio and C. L. Remes and P. Wheeler and Y. R. de Novaes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02212},
year = {2023}
}
备注
39 pages, 13 figures