Performance Controller(성능 컨트롤러)란 무엇입니까?
Performance Controller 성능 컨트롤러 - Adaptive control approaches yield highperformance controllers when a precise system model or suitable parametrizations of the controller are available. [1] The growing need for high-performance controllers in safety-critical applications like autonomous driving motivated the development of formal safety verification techniques. [2] In large-scale networks of uncertain dynamical systems, where communication is limited and there is a strong interaction among subsystems, learning local models and control policies offers great potential for designing high-performance controllers. [3] There is a great need for a high-performance controller in networking industries, data centres, academia, and research due to the tremendous growth of distributed processing-based real time applications. [4] Such a system imposes a challenge when designing robust and high-performance controllers. [5] Since the new century, high-precision sensors and high-performance controllers have ushered in high-speed development, which provides the necessary conditions for the realization of tractor self-driving system. [6] Adaptive control approaches yield high-performance controllers when a precise system model or suitable parametrizations of the controller are available. [7] The variable structure control (VSC) is insensitive to the bounded uncertainty and load disturbance, and has been known as a high-performance controller. [8] To this end, the existing simplex architecture for safety assurance in critical systems is extended by an adaptation mechanism, in which one of the redundant controllers (called a high-performance controller) is represented by a trained machine learning model. [9] To improve the performance controller from conventional PID is converted into FOPID controller to find system performance with Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithm (GA). [10] SOTER provides language primitives to declaratively construct a RTA module consisting of an advanced, high-performance controller (uncertified), a safe, lower-performance controller (certified), and the desired safety specification. [11] As Birra Flea matures and moves into the development phase, the role of the entrepreneur as KT’s champion needs to be integrated and distributed throughout the organisation, with the entrepreneur serving as a performance controller. [12] Their utility and interest are restricted to the definition of high-performance controllers, which strongly depends on the knowledge of the electrical parameters used in the multiphase machine model. [13] The advantages of the control structure are as follows: when the system is nominal, the robustification controller and feed-forward compensation unit are not activated, and the system is controlled by the performance controller to ensure high performance; When the fault occurs, the robustification controller and feed-forward compensation unit can accurately make a compensation for the effects brought by those faults, and make it recover to the fault- free performance quickly. [14] For an inductive wireless power transfer system, developing a high-performance controller is very challenging. [15] Our general framework leverages the success of RL algorithms to learn high-performance controllers, while the CBF-based controllers both guarantee safety and guide the learning process by constraining the set of explorable polices. [16] Exact models are a necessary prerequisite for optimal hardware configuration and the design of high-performance controllers. [17]적응형 제어 접근 방식은 정확한 시스템 모델이나 컨트롤러의 적절한 매개변수화를 사용할 수 있을 때 고성능 컨트롤러를 생성합니다. [1] 자율 주행과 같은 안전이 중요한 애플리케이션에서 고성능 컨트롤러에 대한 요구가 증가함에 따라 공식적인 안전 검증 기술의 개발이 동기가 되었습니다. [2] 통신이 제한되고 하위 시스템 간에 강력한 상호 작용이 있는 불확실한 동적 시스템의 대규모 네트워크에서 로컬 모델 및 제어 정책을 학습하면 고성능 컨트롤러를 설계할 수 있는 큰 잠재력을 제공합니다. [3] 분산 처리 기반 실시간 응용 프로그램의 엄청난 성장으로 인해 네트워킹 산업, 데이터 센터, 학계 및 연구 분야에서 고성능 컨트롤러가 크게 필요합니다. [4] 이러한 시스템은 강력한 고성능 컨트롤러를 설계할 때 문제를 야기합니다. [5] 새 세기부터 고정밀 센서와 고성능 컨트롤러는 트랙터 자율 주행 시스템의 구현에 필요한 조건을 제공하는 고속 개발을 주도했습니다. [6] 적응형 제어 접근 방식은 정확한 시스템 모델 또는 컨트롤러의 적절한 매개변수화를 사용할 수 있는 경우 고성능 컨트롤러를 생성합니다. [7] 가변구조제어(VSC)는 경계불확도와 부하외란에 둔감하며 고성능 제어기로 알려져 있다. [8] 이를 위해 중요 시스템의 안전 보장을 위한 기존 심플렉스 아키텍처는 적응 메커니즘으로 확장되며, 여기서 중복 컨트롤러(고성능 컨트롤러라고 함) 중 하나는 훈련된 기계 학습 모델로 표현됩니다. [9] 기존 PID에서 성능 컨트롤러를 개선하기 위해 FOPID 컨트롤러로 변환하여 PSO(Particle Swarm Optimization) 및 GA(Genetic Algorithm)로 시스템 성능을 찾습니다. [10] SOTER는 고급 고성능 컨트롤러(인증되지 않음), 안전한 저성능 컨트롤러(인증됨) 및 원하는 안전 사양으로 구성된 RTA 모듈을 선언적으로 구성하기 위한 기본 언어를 제공합니다. [11] Birra Flea가 성숙하고 개발 단계로 이동함에 따라 KT의 챔피언인 기업가의 역할이 조직 전체에 통합되고 분산되어야 하며 기업가가 성과 컨트롤러 역할을 해야 합니다. [12] 이들의 유용성과 관심은 고성능 컨트롤러의 정의로 제한되며, 이는 다상 기계 모델에 사용되는 전기 매개변수에 대한 지식에 크게 의존합니다. [13] 제어 구조의 장점은 다음과 같습니다. 시스템이 공칭일 때 견고화 컨트롤러와 피드포워드 보상 장치가 활성화되지 않고 시스템이 고성능 컨트롤러에 의해 제어되어 고성능을 보장합니다. 오류가 발생하면 강건화 컨트롤러와 피드포워드 보상 장치가 이러한 오류로 인한 영향을 정확하게 보상하고 오류가 없는 성능으로 신속하게 복구할 수 있습니다. [14] 유도 무선 전력 전송 시스템의 경우 고성능 컨트롤러를 개발하는 것은 매우 어렵습니다. [15] 우리의 일반 프레임워크는 고성능 컨트롤러를 학습하기 위해 RL 알고리즘의 성공을 활용하는 반면, CBF 기반 컨트롤러는 탐색 가능한 정책 집합을 제한하여 안전을 보장하고 학습 프로세스를 안내합니다. [16] 정확한 모델은 최적의 하드웨어 구성과 고성능 컨트롤러 설계를 위한 필수 전제 조건입니다. [17]
closed loop system 폐쇄 루프 시스템
In addition, the adaptive fuzzy finite-time prescribed performance controller ensures that all of the signals in the closed-loop system are bounded. [1] By constructing a more general system model, we give a design method of guaranteed performance controller to make the closed-loop system asymptotically stable within the allowable range and and satisfies certain performance indicators. [2] Also, conventional controllers satisfy only to the steady-state properties of the system, while prescribed performance controllers not only satisfy the steady-state conditions, but also improve the transient properties of the closed-loop system. [3]또한 적응형 퍼지 유한 시간 규정 성능 컨트롤러는 폐쇄 루프 시스템의 모든 신호가 제한되도록 합니다. [1] 보다 일반적인 시스템 모델을 구축함으로써 폐루프 시스템이 허용 범위 내에서 점근적으로 안정하고 특정 성능 지표를 만족하도록 보장된 성능 제어기의 설계 방법을 제공합니다. [2] nan [3]
Prescribed Performance Controller 규정된 성능 컨트롤러
In addition, the adaptive fuzzy finite-time prescribed performance controller ensures that all of the signals in the closed-loop system are bounded. [1] This study develops a novel neural-approximation-based prescribed performance controller for flexible hypersonic flight vehicles (HFVs). [2] Also, conventional controllers satisfy only to the steady-state properties of the system, while prescribed performance controllers not only satisfy the steady-state conditions, but also improve the transient properties of the closed-loop system. [3] In this article, a nonlinear disturbance observer based flexible-boundary prescribed performance controller (NDOPPC) is proposed to achieve outstanding transient and steady-state tracking performan. [4] This paper aims to improve the trajectory tracking accuracy of robotic manipulator, so a linear-extended-state-observer (LESO)-based prescribed performance controller is proposed. [5] Besides an improved prescribed performance controller independent of the initial condition is constructed to ensure the finite-time convergence of the error manifold to a predefined region. [6] Then, via combing the backstepping technique and neural network based approximation, an adaptive prescribed performance controller is developed along with a neural network based observer. [7] This paper investigates a prescribed performance controller design method for DC converter system in DC Microgrid based on finite-time disturbance observer (FTDO) by means of nonsingular terminal sliding mode control (NTSMC) design procedure. [8] The design problem of the adaptive robust prescribed performance controller with external disturbance is studied for the excitation system of single-machine infinite power system in here. [9] Then, based on the performance function, an output-feedback prescribed performance controller along with an adaptive nonlinear filter is devised to eliminate the vibration within arbitrarily specified time. [10] At each step of virtual controller design, a prescribed performance controller is constructed to achieve prescribed transient performance so that the system states remain in the feasible domain. [11] In this paper, a prescribed performance controller for robotic systems with guaranteed transient and steady-state performance is proposed. [12]또한 적응형 퍼지 유한 시간 규정 성능 컨트롤러는 폐쇄 루프 시스템의 모든 신호가 제한되도록 합니다. [1] 이 연구는 유연한 극초음속 비행체(HFV)를 위한 새로운 신경 근사 기반 규정 성능 컨트롤러를 개발합니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] 초기 조건에 관계없이 개선된 규정된 성능 컨트롤러 외에도 오류 매니폴드의 사전 정의된 영역으로의 유한 시간 수렴을 보장하기 위해 구성됩니다. [6] 그런 다음 백스테핑 기술과 신경망 기반 근사를 결합하여 신경망 기반 관찰자와 함께 적응형 규정 성능 컨트롤러를 개발합니다. [7] 본 논문에서는 FTDO(Finite-Time Disturbance Observer) 기반의 DC Microgrid에서 DC Converter 시스템에 대해 규정된 성능 제어기 설계 방법을 NTSMC(nonsingular terminal sliding mode control) 설계 절차를 통해 조사하였다. [8] 여기에서는 단일 기계 무한 전력 시스템의 여자 시스템에 대해 외부 외란이 있는 적응형 강건한 규정 성능 제어기의 설계 문제를 연구합니다. [9] 그런 다음 성능 함수를 기반으로 임의의 지정된 시간 내에 진동을 제거하기 위해 적응형 비선형 필터와 함께 출력 피드백 규정된 성능 컨트롤러를 고안합니다. [10] 가상 컨트롤러 설계의 각 단계에서 규정된 성능 컨트롤러는 규정된 과도 성능을 달성하도록 구성되어 시스템 상태가 실행 가능한 영역에 유지됩니다. [11] 이 논문에서는 과도 및 정상 상태 성능을 보장하는 로봇 시스템에 대해 규정된 성능 컨트롤러를 제안합니다. [12]
High Performance Controller
The design of a high performance controller is a challenging task for these devices. [1] However, it is very difficult to obtain exact model parameters, which is one of the main obstacles to design a high performance controller. [2] However, the PI controllers used for the speed control and current control loops, have various shortcomings with the dynamic driving conditions demanding high performance controllers. [3] Rotary double inverted pendulum is a highly nonlinear complex system and requires a high performance controller for its control. [4] Designing high performance controllers for multirotors is a rigorous task that is often solved by trial and error approach. [5]nan [1] 그러나 정확한 모델 파라미터를 얻는 것은 매우 어려운데, 이는 고성능 컨트롤러를 설계하는데 있어 가장 큰 걸림돌 중 하나입니다. [2] 그러나 속도 제어 및 전류 제어 루프에 사용되는 PI 제어기는 고성능 제어기를 요구하는 동적 구동 조건으로 인해 다양한 단점이 있습니다. [3] 회전 이중 역진자는 고도로 비선형적인 복잡한 시스템이며 제어를 위해 고성능 컨트롤러가 필요합니다. [4] 멀티로터용 고성능 컨트롤러를 설계하는 것은 종종 시행착오 방식으로 해결되는 엄격한 작업입니다. [5]
Guaranteed Performance Controller
By constructing a more general system model, we give a design method of guaranteed performance controller to make the closed-loop system asymptotically stable within the allowable range and and satisfies certain performance indicators. [1] In this chapter, we present an adaptive guaranteed performance controller for wind energy conversion system (WECS) equipped with doubly fed induction generator (DFIG). [2]보다 일반적인 시스템 모델을 구축함으로써 폐루프 시스템이 허용 범위 내에서 점근적으로 안정하고 특정 성능 지표를 만족하도록 보장된 성능 제어기의 설계 방법을 제공합니다. [1] 이 장에서는 이중 급전 유도 발전기(DFIG)가 장착된 풍력 에너지 변환 시스템(WECS)을 위한 적응형 보증 성능 컨트롤러를 제시합니다. [2]
Dynamic Performance Controller
Specifically, the ED problem employs dynamic performance controller based on proportional–integral–derivative control for improved performance by using an augmented Lagrangian-based approach. [1] Using multiagent system model for DG, a dynamic performance controller (DPC) is proposed for each MG to achieve improved performance during transients. [2]특히, ED 문제는 증가된 라그랑주 기반 접근 방식을 사용하여 성능을 향상시키기 위해 비례-적분-미분 제어를 기반으로 하는 동적 성능 컨트롤러를 사용합니다. [1] DG용 다중 에이전트 시스템 모델을 사용하여 각 MG에 대해 동적 성능 컨트롤러(DPC)를 제안하여 과도 상태에서 성능을 향상시킵니다. [2]
performance controller design 성능 컨트롤러 설계
Based on the VOCD re-modelling, structural features and dynamics of the MTD sampled-data systems are examined in the discrete-time approximation sense, and then stabilisation is achieved by means of the performance controller design with the discrete linear matrix inequalities (DLMI). [1] On the other hand, a suitable model should be simple enough to allow for extensive simulation studies supporting scenario analysis and high-performance controller design well. [2] This paper investigates a prescribed performance controller design method for DC converter system in DC Microgrid based on finite-time disturbance observer (FTDO) by means of nonsingular terminal sliding mode control (NTSMC) design procedure. [3] Both accurate system identification and high-performance controller design are necessary for precision motion systems. [4]VOCD 재구성을 기반으로 MTD 샘플링 데이터 시스템의 구조적 특징과 역학을 이산 시간 근사 방식으로 조사한 다음 DLMI(이산 선형 행렬 부등식)가 있는 성능 컨트롤러 설계를 통해 안정화를 달성합니다. . [1] 반면에 적합한 모델은 시나리오 분석 및 고성능 컨트롤러 설계를 지원하는 광범위한 시뮬레이션 연구를 허용할 만큼 충분히 단순해야 합니다. [2] 본 논문에서는 FTDO(Finite-Time Disturbance Observer) 기반의 DC Microgrid에서 DC Converter 시스템에 대해 규정된 성능 제어기 설계 방법을 NTSMC(nonsingular terminal sliding mode control) 설계 절차를 통해 조사하였다. [3] 정밀 모션 시스템에는 정확한 시스템 식별과 고성능 컨트롤러 설계가 모두 필요합니다. [4]