Published January 1, 2020 | Version v1
Publication Metadata-only

pyvrft: A Python package for the Virtual Reference Feedback Tuning, a direct data-driven control method

Creators

  • 1. Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Description

In this paper, the pyvrft, a Python package for the data-driven control method known as Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT), is presented. Virtual Reference Feedback Tuning is a control design technique that does not use a mathematical model from the process to be controlled. Instead, it uses input and output data from an experiment to compute the controller's parameters, aiming to minimize an H2 Model Reference criterion. The package implements an unbiased estimate of the controller for MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) processes using both least-squares and instrumental variable techniques. The package also provides accessory functions to import data and to perform MIMO systems simulations, together with some examples.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

في هذه الورقة، يتم تقديم pyvrft، وهي حزمة بايثون لطريقة التحكم القائمة على البيانات والمعروفة باسم ضبط التغذية الراجعة المرجعية الافتراضية (VRFT). موالفة التغذية الراجعة المرجعية الافتراضية هي تقنية تصميم تحكم لا تستخدم نموذجًا رياضيًا من العملية المراد التحكم فيها. بدلاً من ذلك، يستخدم بيانات الإدخال والإخراج من تجربة لحساب معلمات وحدة التحكم، بهدف تقليل المعيار المرجعي لنموذج H2. تنفذ الحزمة تقديرًا غير متحيز لوحدة التحكم لعمليات MIMO (متعددة المدخلات ومتعددة المخرجات) باستخدام كل من المربعات الصغرى وتقنيات المتغيرات الآلية. توفر الحزمة أيضًا وظائف ملحقة لاستيراد البيانات وإجراء عمليات محاكاة لأنظمة MIMO، جنبًا إلى جنب مع بعض الأمثلة.

Translated Description (French)

Dans cet article, le pyvrft, un package Python pour la méthode de contrôle pilotée par les données connue sous le nom de Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT), est présenté. Le réglage de rétroaction de référence virtuelle est une technique de conception de contrôle qui n'utilise pas de modèle mathématique du processus à contrôler. Au lieu de cela, il utilise les données d'entrée et de sortie d'une expérience pour calculer les paramètres du contrôleur, dans le but de minimiser un critère de référence du modèle H2. Le package met en œuvre une estimation non biaisée du contrôleur pour les processus MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) en utilisant à la fois des techniques de moindres carrés et de variables instrumentales. Le package fournit également des fonctions accessoires pour importer des données et effectuer des simulations de systèmes MIMO, ainsi que quelques exemples.

Translated Description (Spanish)

En este documento, se presenta el pyvrft, un paquete de Python para el método de control basado en datos conocido como Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT). Virtual Reference Feedback Tuning es una técnica de diseño de control que no utiliza un modelo matemático del proceso a controlar. En cambio, utiliza los datos de entrada y salida de un experimento para calcular los parámetros del controlador, con el objetivo de minimizar un criterio de referencia del modelo H2. El paquete implementa una estimación imparcial del controlador para procesos mimo (Multiple-Input Multiple-Output) utilizando técnicas de mínimos cuadrados y variables instrumentales. El paquete también proporciona funciones accesorias para importar datos y realizar simulaciones de sistemas mimo, junto con algunos ejemplos.

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
pyvrft: حزمة بايثون لضبط الملاحظات المرجعية الافتراضية، وهي طريقة تحكم مباشرة تعتمد على البيانات
Translated title (French)
pyvrft : un package Python pour le Virtual Reference Feedback Tuning, une méthode de contrôle directe basée sur les données
Translated title (Spanish)
pyvrft: Un paquete de Python para el ajuste de retroalimentación de referencia virtual, un método de control directo basado en datos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2997816671
DOI
10.1016/j.softx.2019.100383

Is supplement to
https://openalex.org/W572443752 (Other)
https://openalex.org/W4297799326 (Other)
https://openalex.org/W4287027380 (Other)
https://openalex.org/W3187193180 (Other)
https://openalex.org/W2547583767 (Other)
https://openalex.org/W2341492732 (Other)
https://openalex.org/W2000675896 (Other)
https://openalex.org/W1699080303 (Other)
https://openalex.org/W1631397847 (Other)
https://openalex.org/W106542691 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Brazil

References

  • https://openalex.org/W178056938
  • https://openalex.org/W1967920898
  • https://openalex.org/W1971467773
  • https://openalex.org/W2005665464
  • https://openalex.org/W2011808898
  • https://openalex.org/W2022369704
  • https://openalex.org/W2038436774
  • https://openalex.org/W2040871222
  • https://openalex.org/W2046654328
  • https://openalex.org/W2049532088
  • https://openalex.org/W2101610346
  • https://openalex.org/W2104405273
  • https://openalex.org/W2125937501
  • https://openalex.org/W2132999419
  • https://openalex.org/W2133715004
  • https://openalex.org/W2136638407
  • https://openalex.org/W2151083101
  • https://openalex.org/W2173709365
  • https://openalex.org/W2286868425
  • https://openalex.org/W2512923311
  • https://openalex.org/W2528067908
  • https://openalex.org/W2528786713
  • https://openalex.org/W2783348207
  • https://openalex.org/W2788570484
  • https://openalex.org/W2806965618
  • https://openalex.org/W2896470490
  • https://openalex.org/W2966973524
  • https://openalex.org/W296863324
  • https://openalex.org/W2980070341
  • https://openalex.org/W4285719527
  • https://openalex.org/W610943335