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J-GLOBAL ID：200902241431444134   整理番号：08A0658199

未知な変動パラメータを含むウィナーシステムの同定

Identification of Time-Varying Wiener Systems with Unknown Parameters

著者 (4件)： 小林康秀 (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  塩谷弦 (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  疋田真一 (広島市大 大学院情報科学研究科) ,  野村和也 (コア 中四国カンパニー)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 128  号： 7  ページ： 1102-1109  発行年： 2008年07月01日 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 動的な線形部に静的な非線形部が直列に接続されたウィナーシステムにおいて,線形部のパラメータが連続的に未知な変動をするシステムを対象とし,これらの問題点を解決する同定法を提案した。線形部は伝達関数モデルで表わし,その未知変動するパラメータはニューラルネットワーク(NN)で表現する。線形部モデルはウインドウの初期時刻で初期状態値が必要であるため,最適化パラメータとして推定し,非線形部は線形部出力の未知非線型関数であるためNNで表現する。NNのユニット数は変動の複雑さなどに応じて適切な値を決定する必要があり,これらの決定にMDL(最小記述長)情報量基準を用いた。初めに,問題設定を行い,次にシステム同定でモデルの設定,パラメータ推定,およびNNのユニット数の決定を行った。最後に,線形部に2次連続系を考え,減衰率が未知変動する場合とゲインが未知変動する場合の2つのケースに対して,シミュレーションを行い,良好な結果を得た。さらに,ゲインおよび減衰率がともに未知変動する場合など,他の変動形態および非線形部の組合せについても同様に良好な推定結果を得た。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *パラメータ推定 ,  *システム同定 ,  *Wiener過程 ,  時変系 ,  伝達関数 ,  誤差関数 ,  評価関数

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

引用文献 (24件)：

• (1) E. Eskinat, S. H. Johnson, and W. L. Luyben: “Use of Hammerstein models in identification of nonlinear systems”, AICHE Journal, Vol. 37, No. 2, pp. 255-268 (1991)
• (2) M. J. Korenberg: “Identification of biological cascades of linear and static nonlinear systems”, Proceedings of the 16th. Midwest Symposium on Circuit Theory, (1973)
• (3) J. C. Stapleton and S. C. Bass: “Adaptive noise cancellation for a class of nonlinear dynamic reference channels”, IEEE Trans. on Circuits and Systems, CAS-32, pp. 143-150 (1985)
• (4) K. P. Fruzzetti, A. Palazoglu, and K. A. McDonald: “Nonlinear Model Predictive Control using Hammerstein models”, Journal of Process Control, Vol. 7, No. 1, pp. 31-41 (1997)
• (5) M. G. Singh, J. P. Elloy, R. Mezencev, and N. Munro: “Applied Industrial Control”, Oxford, U. K. Pergamon (1980)

タイトルに関連する用語 (2件)： パラメータ ,  同定