Clustering Techniques for Stable Linear Dynamical Systems with applications to Hard Disk Drives

要約

ロバスト制御およびデータ駆動ロバスト制御設計手法では、複数のプラント伝達関数または伝達関数ファミリーが考慮され、このファミリーに分類されるすべてのプラントが安定化するように共通コントローラーが設計されます。
プラントは安定していますが、プラントの変動が大きい場合、コントローラーは各プラントにとって最適ではない可能性があります。
この論文では、コントローラーが各クラスターに最適になるように、各クラスター内のロバストなコントローラーを設計するために、安定した線形動的システムをクラスター化する方法を示します。
最初に、ハード クラスタリングのための k-medoids アルゴリズムが安定した線形時不変 (LTI) システムに対して提示され、次に、ハードディスク ドライブ プラントに一般的な特殊なクラスの LTI システムに対するガウス混合モデル (GMM) クラスタリングが提示されます。

要約(オリジナル)

In Robust Control and Data Driven Robust Control design methodologies, multiple plant transfer functions or a family of transfer functions are considered and a common controller is designed such that all the plants that fall into this family are stabilized. Though the plants are stabilized, the controller might be sub-optimal for each of the plants when the variations in the plants are large. This paper presents a way of clustering stable linear dynamical systems for the design of robust controllers within each of the clusters such that the controllers are optimal for each of the clusters. First a k-medoids algorithm for hard clustering will be presented for stable Linear Time Invariant (LTI) systems and then a Gaussian Mixture Models (GMM) clustering for a special class of LTI systems, common for Hard Disk Drive plants, will be presented.

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