Correlation-based Multivariable Controller Parameter Tuning by Using One-shot Experimental Data
Correlation-based Multivariable Controller Parameter Tuning by Using One-shot Experimental Data
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使用一次性实验数据进行基于相关性的多变量控制器参数整定
DOI：
10.9746/ve.sicetr1965.43.391
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Hirai
中科院分区：
文献类型：
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作者：
N. Wakayama;K. Yubai;J. Hirai
本文提出了一种名为虚拟相关性调节（FCbT）的数据驱动方法，用于线性时不变（LTI）多变量控制器的调节。使用闭环操作中获取的数据直接更新控制器的参数。这种方法允许调整控制器传递函数矩阵的对角元素以满足所需的闭环性能，同时调整其他元素以相互解耦闭环输出。此外，FCbT 只需要一次性实验数据即可进行离线非线性优化，以获得最小化“虚构”互相关函数的最佳参数。在一些仿真中，将 FCbT 与 MIMO 系统的标准基于相关的调谐 (CbT) 进行比较。
This paper proposes the data-driven method named Fictitious Correlation-based Tuning (FCbT) for the tuning of Linear Time Invariant (LTI) multivariable controllers. The parameters of the controller are updated directly using the data acquired in closed-loop operation. This approach allows one to tune diagonal elements of the controller transfer function matrix to satisfy the desired closed-loop performance, while the other elements are tuned to mutually decouple the closed-loop outputs. Moreover, FCbT requires only one-shot experimental data for an off-line nonlinear optimization in order to obtain the optimal parameter minimizing a "fictitious" crosscorrelation function. FCbT is compared with standard Correlation-based Tuning (CbT) for MIMO systems in some simulations.