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Control no lineal adaptativo con identificación dispersa

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2021_Domingo-Enrich_Control_no_lineal_adaptativo_con_identificacion_dispersa.pdf (2.007Mb)
Use this link to cite
http://hdl.handle.net/2183/28334
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional 
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
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  • Jornadas de Automática (42ª. 2021. Castellón) [103]
Metadata
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Title
Control no lineal adaptativo con identificación dispersa
Alternative Title(s)
Nonlinear adaptive control with sparse identification
Author(s)
Domingo-Enrich, Roger
Cecilia, Andreu
Costa-Castelló, R.
Date
2021
Citation
Domingo-Enrich, R., Cecilia, A., Costa-Castelló, R. Control no lineal adaptativo con identificación dispersa. En XLII Jornadas de Automática: libro de actas. Castelló, 1-3 de septiembre de 2021 (pp. 365-372). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.365 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498043
Abstract
[Resumen] En este trabajo se propone un controlador con estimación de parámetros enfocada a sistemas no lineales, desconocidos y cambiantes en el tiempo. Se presenta un algoritmo de aprendizaje en línea para estimar las ecuaciones del sistema y un controlador que usa esta información para estabilizar la planta. Para ello, se han combinado un observador no lineal y un estimador de parámetros con técnicas de optimización dispersa. En el algoritmo hay dos fases diferenciadas: la fase de aprendizaje, donde se aprenden en línea las funciones desconocidas, y la fase de ejecución, donde se controla la planta con unos objetivos preestablecidos. El algoritmo propuesto es capaz de decidir de forma autónoma en qué fase se encuentra, mediante una métrica de aprendizaje. Este algoritmo se ha validado por simulación numérica en una planta roto-magnet.
 
[Abstract] This work presents a controller with parameter estimation focused on non-linear, unknown and time-variant systems. The proposal consists of an on-line learning algorithm to estimate the system equations, and a controller that uses this information to stabilize the plant. Our approach is to combine a non-linear observer and a parameter estimator using sparse optimization techniques. The resulting algorithm operates in two stages: the learning stage, where unknown functions are learned on-line, and the execution stage, where the plant is controlled with pre-established objectives. The proposed algorithm can autonomously decide what is its current stage by using a learning metric. We have validated our algorithm using numerical simulation in a roto-magnet plant.
 
Keywords
Observador de alta ganancia extendido
Estimación de parámetros dispersa
Métrica de aprendizaje
Extended high gain observer
Sparse parameter estimation
Learning metric
 
Editor version
https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498043.365
Rights
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es
ISBN
978-84-9749-804-3

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