論文の概要: Clustering Techniques for Stable Linear Dynamical Systems with applications to Hard Disk Drives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10322v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 04:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 14:47:51.029815
• Title: Clustering Techniques for Stable Linear Dynamical Systems with applications to Hard Disk Drives
• Title（参考訳）: 安定線形力学系のクラスタリング技術とハードディスクドライブへの応用
• Authors: Nikhil Potu Surya Prakash, Joohwan Seo, Jongeun Choi and Roberto Horowitz
• Abstract要約: 本稿では,ロバストコントローラの設計のための安定線形力学系をクラスタリングする方法を提案する。 まず、ハードクラスタリングのためのk-medoidsアルゴリズムを安定な線形時間不変(LTI)システムに適用する。 次に、ハードディスクドライブプラントに共通する特殊なLTIシステムのガウス混合モデル(GMM)をクラスタリングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5249052236699088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Robust Control and Data Driven Robust Control design methodologies, multiple plant transfer functions or a family of transfer functions are considered and a common controller is designed such that all the plants that fall into this family are stabilized. Though the plants are stabilized, the controller might be sub-optimal for each of the plants when the variations in the plants are large. This paper presents a way of clustering stable linear dynamical systems for the design of robust controllers within each of the clusters such that the controllers are optimal for each of the clusters. First a k-medoids algorithm for hard clustering will be presented for stable Linear Time Invariant (LTI) systems and then a Gaussian Mixture Models (GMM) clustering for a special class of LTI systems, common for Hard Disk Drive plants, will be presented.
• Abstract（参考訳）: ロバスト制御とデータ駆動ロバスト制御設計手法では、複数のプラント転送機能または転送関数のファミリーが考慮され、このファミリーに入るすべてのプラントが安定化するように共通のコントローラが設計される。 植物は安定しているが、植物の変化が大きい場合、制御器は各植物に準最適であるかもしれない。 本稿では,各クラスタに安定な線形力学系をクラスタ化して,各クラスタに最適となるロバストコントローラを設計する手法を提案する。 まず、ハードクラスタリングのためのk-メロイドアルゴリズムを安定線形時間不変量(LTI)システムに適用し、その後、ハードディスクドライブプラントに共通する特殊なLTIシステムのガウス混合モデル(GMM)クラスタリングを行う。

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