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On-Line Adaptation of Grid-Based Look-up Tables Using a Fast Linear Regression Technique / Vogt, Michael in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control, Vol. 126 N° 4 (Décembre 2004) 

Public ISBD [article]  in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 126 N° 4 (Décembre 2004) . - 732-739 p. Titre : On-Line Adaptation of Grid-Based Look-up Tables Using a Fast Linear Regression Technique Titre original : Adaptation en Ligne de la Grille Basé sur la Recherche Ajourne en Utilisant une Technique Rapide de Régression Linéaire Type de document : texte imprimé Auteurs : Vogt, Michael, Auteur ; Isermann, Rolf ; Müller, Norbert, Auteur Article en page(s) : 732-739 p. Note générale : Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Système  de  commande  avancé  Variente  non-linéaire  Regression  linéaire  Adaptation  Gradient  conventionnel  Angle  d'allumage  Allumage  d'éteincelle Index. décimale : 629.8 Résumé : Advanced control systems require accurate process models, while processes are often both nonlinear and time variant. After introducing the identification of nonlinear processes with grid-based look-up tables, a new learning algorithm for on-line adaptation of look-up tables is proposed. Using a linear regression approach, this new adaptation algorithm considerably reduces the convergence time in relation to conventional gradient-based adaptation algorithms. An application example and experimental results are shown for the learning feedforward control of the ignition angle of a spark ignition engine. Les systèmes de commande avançés exigent les modèles de processus précis, alors que les processus sont souvent variante non-linéaire et de temps. Après présentation de l'identification des processus non-linéaires avec la grille a basé recherchent des tables, un nouvel algorithme d'étude pour sur la ligne adaptation de recherchent des tables est proposé. En utilisant une approche de régression linéaire, ce nouvel algorithme d'adaptation réduit considérablement le temps de convergence par rapport aux algorithmes d'adaptation basés par gradient conventionnel. Un exemple d'application et des résultats expérimentaux sont montrés pour la commande d'étude de feedforward de l'angle d'allumage d'un moteur d'allumage d'étincelle. En ligne : mvogt@iat.ti-darmstadt.de, risermann@iat.tu-darmstadt.de [article] On-Line Adaptation of Grid-Based Look-up Tables Using a Fast Linear Regression Technique = Adaptation en Ligne de la Grille Basé sur la Recherche Ajourne en Utilisant une Technique Rapide de Régression Linéaire [texte imprimé] / Vogt, Michael, Auteur ; Isermann, Rolf ; Müller, Norbert, Auteur . - 732-739 p. Génie Mécanique Langues : Anglais (eng) in Transactions of the ASME . Journal of dynamic systems, measurement, and control > Vol. 126 N° 4 (Décembre 2004) . - 732-739 p. Mots-clés : Système  de  commande  avancé  Variente  non-linéaire  Regression  linéaire  Adaptation  Gradient  conventionnel  Angle  d'allumage  Allumage  d'éteincelle Index. décimale : 629.8 Résumé : Advanced control systems require accurate process models, while processes are often both nonlinear and time variant. After introducing the identification of nonlinear processes with grid-based look-up tables, a new learning algorithm for on-line adaptation of look-up tables is proposed. Using a linear regression approach, this new adaptation algorithm considerably reduces the convergence time in relation to conventional gradient-based adaptation algorithms. An application example and experimental results are shown for the learning feedforward control of the ignition angle of a spark ignition engine. Les systèmes de commande avançés exigent les modèles de processus précis, alors que les processus sont souvent variante non-linéaire et de temps. Après présentation de l'identification des processus non-linéaires avec la grille a basé recherchent des tables, un nouvel algorithme d'étude pour sur la ligne adaptation de recherchent des tables est proposé. En utilisant une approche de régression linéaire, ce nouvel algorithme d'adaptation réduit considérablement le temps de convergence par rapport aux algorithmes d'adaptation basés par gradient conventionnel. Un exemple d'application et des résultats expérimentaux sont montrés pour la commande d'étude de feedforward de l'angle d'allumage d'un moteur d'allumage d'étincelle. En ligne : mvogt@iat.ti-darmstadt.de, risermann@iat.tu-darmstadt.de