I detta dokument presenteras ett inlärningsbaserat tillvägagångssätt för impromptu bana spårning av icke-minimifas system - system med instabil invers dynamik. I litteraturen om kontrollsystem används ofta inversionsbaserade feedforward-metoder för att förbättra prestandan för banspårning. Dessa metoder är dock inte direkt tillämpliga på icke-minimifassystem på grund av den inneboende instabiliteten. För att lösa instabilitetsfrågan utgår de från att modeller av systemen är kända och har hanterat icke-minimifassystemen genom pre-actuation eller omvänd approximationsteknik. I detta arbete, vi utvidgar vår djupa-neural-network-förstärkt impramptu bana spårning till den utmanande fallet med icke-minimifas system. Genom teoretiska diskussioner, simuleringar och experiment visar vi vår föreslagna inlärningsstrategis stabilitet och effektivitet. I själva verket, för ett känt system, vår strategi fungerar lika bra eller bättre som en typisk modellbaserad metod men kräver inte en tidigare modell av systemet. Intressant nog visar vår strategi också att införandet av mer information i utbildningen (vilket vanligen antas vara användbart) inte leder till bättre resultat utan kan utlösa instabilitetsproblem och hindra effektiviteten i den övergripande strategin.
I REF utvidgas ramen till att omfatta icke-minimifassystem.
An Inversion-Based Learning Approach for Improving Impromptu Trajectory Tracking of Robots with Non-Minimum Phase Dynamics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}