Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Repetitive process based design of PD-type iterative learning control laws for batch processes with time-delays

Pobierz

Tytuł: Repetitive process based design of PD-type iterative learning control laws for batch processes with time-delays

Autor:

Maniarski, Robert ; Paszke, Wojciech (1975- ) ; Rogers, Eric ; Tao, Hongfeng

Data wydania:

2022

Typ zasobu:

artykuł

Abstract:

This paper uses linear matrix inequality (LMI) techniques to design an iterative learning control (ILC) law or a class of batch processes with state delays. The design procedure uses the stability theory for repetitive processes, where the design problem is first converted into one for a parallel interconnection of repetitive processes with delays. This setting allows the computation of the PD-type control law gain matrices, and the Kalman-Yakubovich-Popov (KYP) lemma ensures batch-to-batch error convergence over the complete frequency domain. A numerical example illustrates the paper developments and proves that the design is effective and brings some advantages when compared to the existing alternatives.

Opis:

artykuł zamieszczony w materiałach konferencyjnych "22nd IFAC World Congress 2023"

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:74036

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Źródła finansowania:

This research was funded in whole or in part by National Science Centre in Poland, grant No. 2020/39/B/ST7/01487.

Temat i słowa kluczowe:

PD-type iterative learning control delayed systems linear matrix inequality batch processes

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

2024-02-13

Data dodania obiektu:

2023-04-21

Liczba wyświetleń treści obiektu:

118

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://zbc.uz.zgora.pl/repozytorium/publication/81282

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Repetitive process based design of PD-type iterative learning control laws for batch processes with time-delays 2024-02-13

Obiekty

Podobne

Improved LMI-based conditions for designing of PD-type ILC laws for linear batch processes over two-dimensional setting

Maniarski, Robert Paszke, Wojciech (1975- ) Tao, Hongfeng Hao, Shoulin

2022
artykuł

Repetitive process based design of PD-type iterative learning control laws for batch processes with time-delays

Maniarski, Robert Paszke, Wojciech (1975- ) Rogers, Eric Tao, Hongfeng

2023
artykuł

Repetitive process based indirect-type iterative learning control for batch processes with model uncertainty and input delay

Tao, Hongfeng Zheng, Junhao Wei, Junyu Paszke, Wojciech (1975- ) Rogers, Eric Stojanovic, Vladimir

2023
artykuł

Repetitive Process Based Higher-order Iterative Learning Control Law Design

Maniarski, Robert Paszke, Wojciech (1975- ) Chu, Bing Rogers, Eric

2023
artykuł

Robust PD-type iterative learning control design for uncertain batch processes subject to nonrepetitive disturbances

Maniarski, Robert Paszke, Wojciech (1975- ) Hao, Shoulin Tao, Hongfeng

2022

Optimal iterative learning control design for continuous-time systems with nonidentical trial lengths using alternating projections between multiple sets

Zhuang, Zhihe Tao, Hongfeng Chen, Yiyang Oomen, Tom Paszke, Wojciech (1975- ) Rogers, Eric

2023
artykuł

Alternating projection-based iterative learning control for discrete-time systems with non-uniform trial lengths

Zhuang, Zhihe Tao, Hongfeng Chen, Yiyang Rogers, Eric Oomen, Tom Paszke, Wojciech (1975- )

2023
artykuł

Point-to-Point Iterative Learning Control with Quantized Input Signal and Actuator Faults

Huang, Yande Tao, Hongfeng Chen, Yiyang Rogers, Eric Paszke, Wojciech (1975- )

2023
artykuł
Więcej

Dane kontaktowe

Adres

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego
al. Wojska Polskiego 71
65-762 Zielona Góra

Telefon

(+48) 68 328 21 55

E-Mail

repozytorium@uz.zgora.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji