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基于神经自编码器的高维物理系统结构保持模型降阶与控制设计
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了用于高维物理系统低维近似的控制导向、结构保持的学习方法。研究结果表明，整合神经自编码器并保留系统结构可以准确重构原始系统的行为和能量。同时，利用该系统压缩技术可以设计基于模型的控制器来调节机械系统的配置。
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关键要点
- 本研究探讨高维物理系统的低维近似，重点在于控制导向和结构保持的学习方法。
- 研究整合神经自编码器以降低模型阶数，同时保留哈密顿或拉格朗日结构。
- 通过在大型质量-弹簧-阻尼网络上进行模拟和控制实验，评估所考虑方法的性能。
- 实证结果显示，少于5个自由度的压缩潜在动态可以以约4%的相对总误差准确重构原始系统的瞬态和稳态行为。
- 该方法能够准确重构系统的总能量。
- 利用系统压缩技术，提出了一种基于模型的控制器，以调节受强减调控的机械系统配置。
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