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J-GLOBAL ID：201702255542370865   整理番号：17A0886109

適応動的計画法を介した部分的に未知な制約入力システムのためのイベントトリガ最適制御【Powered by NICT】

Event-Triggered Optimal Control for Partially Unknown Constrained-Input Systems via Adaptive Dynamic Programming

著者 (4件)： Zhu Yuanheng (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhao Dongbin (State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  He Haibo (Department of Electrical, Computer and Biomedical Engineering, University of Rhode Island, Kingston, RI, USA) ,  Ji Junhong (State Key Laboratory of Robotics and Systems, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 64  号： 5  ページ： 4101-4109  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イベント駆動制御は有限通信と計算資源の問題を扱う有効なツールであった。本論文では,最適政策に基づく非線形な制約付き入力連続時間システムのための事象トリガー制御を設計した。対照への制約は有界関数を用いて処理した。部分的に未知の動力学で最適解を学習するために,オンライン適応型動的計画法アルゴリズムを提案した。識別子ネットワーク,批評家ネットワークおよびアクターネットワークは未知ドリフト動力学,最適値と最適政策を近似するために用いた。識別子は,オンラインデータに基づいて調整し,瞬間誘発で批評家とアクタを訓練した。同時学習法を繰り返し過去のデータは,批評者を訓練するために用いた。閉ループシステムの安定性と最適解へのニューラルネットワークの収束はLyapunov解析により証明した。最後に,アルゴリズムは性能を観察するために,天井クレーンシステムに適用した。制約を持つイベントトリガ最適コントローラはシステムを安定化させ,はるかに少ないサンプリング時間を消費する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク ,  学習 ,  *動的計画法 ,  天井クレーン ,  閉ループ系 ,  アルゴリズム ,  *最適制御 ,  制御装置 ,  ドリフト ,  連続時間系 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： Lyapunov解析 ,  識別子 ,  オンライン ,  最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  電気式制御機器  (IC02020Y) ,  電動機  (NB07030U) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  動的計画法 ,  制約 ,  イベント ,  トリガ ,  最適制御