उच्च-आयामी नियंत्रण प्रणालियों के लिए सुरक्षित बेयesian अनुकूलन जोड़ात्मक गॉसियन प्रक्रियाओं के माध्यम से

नियंत्रक ट्यूनिंग और अनुकूलन रोबोटिक्स और मेकाट्रोनिक प्रणालियों में सबसे मौलिक समस्याओं में से एक रहे हैं। पारंपरिक कार्यप्रणाली आमतौर पर मॉडल-आधारित होती है, लेकिन इसकी प्रदर्शन एक सटीक गणितीय मॉडल पर बहुत अधिक निर्भर करता है। जटिल गतिशीलता के साथ नियंत्रण अनुप्रयोगों में, एक सटीक मॉडल प्राप्त करना अक्सर चुनौतीपूर्ण होता है, जिससे हमें डेटा-आधारित दृष्टिकोण की ओर ले जाया जाता है। एकल नियंत्रक का अनुकूलन विभिन्न शोधकर्ताओं द्वारा अन्वेषण किया गया है, लेकिन जब कई नियंत्रक शामिल होते हैं तो सुरक्षित और कुशलता से आदर्श नियंत्रक पैरामीटर प्राप्त करना एक चुनौती बना रहता है। इस पत्र में, हम कई नियंत्रकों को एक साथ और सुरक्षित रूप से अनुकूलित करने के लिए जोड़ात्मक गॉसियन प्रक्रियाओं पर आधारित एक उच्च-आयामी सुरक्षित बेयesian अनुकूलन विधि का प्रस्ताव करते हैं। जोड़ात्मक गॉसियन कर्नेल पारंपरिक वर्गाकार-एक्सपोनेंशियल कर्नेल या मटर्न कर्नेल को प्रतिस्थापित करते हैं, जिससे गॉसियन प्रक्रियाओं को अज्ञात कार्यों पर जानकारी को अपडेट करने की क्षमता बढ़ जाती है। स्थायी मैग्नेट सिंक्रोनस मोटर (PMSM) पर प्रयोगात्मक परिणाम दर्शाते हैं कि मौजूदा सुरक्षित बेयesian अनुकूलन एल्गोरिदम के मुकाबले, हमारी विधि अधिक कुशलता से आदर्श पैरामीटर प्राप्त कर सकती है जबकि सुरक्षा सुनिश्चित करती है।