Dissipative iFIR filters for data-driven design

要約

スケーラブルなデータ駆動型設計で閉ループの安定性保証を提供するという問題に取り組みます。
閉ループの安定性のために、コントローラーの散逸性の制約と仮想参照フィードバックチューニングを組み合わせます。
制約は、周波数領域の線形不平等のセットとして定式化されます。
これは、データの長さとコントローラーの複雑さに関してスケーラブルな凸状の問題につながります。
妨害ダイナミクスを含む仮想参照フィードバックチューニングの拡張についても説明します。
提案されているデータ駆動型制御設計は、ソフトグリッパーインピーダンス制御の例で示されています。

要約(オリジナル)

We tackle the problem of providing closed-loop stability guarantees with a scalable data-driven design. We combine virtual reference feedback tuning with dissipativity constraints on the controller for closed-loop stability. The constraints are formulated as a set of linear inequalities in the frequency domain. This leads to a convex problem that is scalable with respect to the length of the data and the complexity of the controller. An extension of virtual reference feedback tuning to include disturbance dynamics is also discussed. The proposed data-driven control design is illustrated by a soft gripper impedance control example.

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