Doorgaan naar hoofdnavigatie Doorgaan naar zoeken Ga verder naar hoofdinhoud

Sparse iterative learning control (SPILC): when to sample for resource-efficiency?

Onderzoeksoutput: Hoofdstuk in Boek/Rapport/CongresprocedureConferentiebijdrageAcademicpeer review

Samenvatting

Iterative learning control enables the determination of optimal command inputs by learning from measured data of previous tasks. The aim of this paper is to address the negative impact of trial-varying disturbances that contaminate these measurements, both in terms of resource-efficient implementations and performance degradation. The proposed method is an optimal framework for ILC that enforces sparsity and related structure on the command signal. This is achieved through a convex relaxation relying on ℓ1 regularization. The approach is demonstrated on a benchmark motion system, confirming substantial extensions compared to earlier results.

Originele taal-2Engels
TitelProceedings - 2018 IEEE 15th International Workshop on Advanced Motion Control, AMC 2018
Plaats van productiePiscataway
UitgeverijInstitute of Electrical and Electronics Engineers
Pagina's497-502
Aantal pagina's6
ISBN van elektronische versie9781538619469
DOI's
StatusGepubliceerd - 1 jun. 2018
Evenement15th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, AMC 2018 - Shibaura Institute of Technology, Tokyo, Japan
Duur: 9 mrt. 201811 mrt. 2018
Congresnummer: 15
http://ewh.ieee.org/conf/amc/2018/

Congres

Congres15th IEEE International Workshop on Advanced Motion Control, AMC 2018
Verkorte titelAMC 2018
Land/RegioJapan
StadTokyo
Periode9/03/1811/03/18
AnderAMC2018 is the 15th in a series of biennial workshops that brings together researchers active in the field of advanced motion control to discuss current developments and future perspectives on motion control technology and applications. The workshop will be held at Shibaura Institute of Technology, Tokyo, Japan, during March 9-11, 2018.
Internet adres

Duurzame ontwikkelingsdoelstellingen van de VN

Deze output draagt bij aan de volgende duurzame ontwikkelingsdoelstelling(en)

  1. SDG 8 – Fatsoenlijk werk en economische groei
    SDG 8 – Fatsoenlijk werk en economische groei
  2. SDG 12 – Verantwoordelijke consumptie en productie
    SDG 12 – Verantwoordelijke consumptie en productie

Vingerafdruk

Duik in de onderzoeksthema's van 'Sparse iterative learning control (SPILC): when to sample for resource-efficiency?'. Samen vormen ze een unieke vingerafdruk.

Citeer dit