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J-GLOBAL ID：201702271993897800   整理番号：17A1419019

完全未知モデルシステムのための設計フォールトトレラント最適トラッキング制御への統合データ駆動Markovパラメータ配列同定と適応動的計画法【Powered by NICT】

An integrated data-driven Markov parameters sequence identification and adaptive dynamic programming method to design fault-tolerant optimal tracking control for completely unknown model systems

著者 (3件)： Han Kezhen (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, People’s Republic of China) ,  Feng Jian (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, People’s Republic of China) ,  Yao Yu (School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, People’s Republic of China)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 354  号： 13  ページ： 5280-5301  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,データ駆動型フォールトトレラント追従制御の統合設計はMarkovパラメータ配列同定と適応動的計画法に依存し検討した。未知のモデル系では,イノベーション信号の共分散とMarkovパラメータの配列は最初に最小二乗法により推定した。確率的から決定論的に価値関数の変換後,最適追跡制御則を見出すために定式化した政策反復適応動的計画法アルゴリズム。予期せぬ故障の影響を除去するために,故障検出,分離,推定と補償を合成することによって構築した活性フォールトトレラント監視制御戦略。これら全ての関与する設計は,データ駆動方法で行い,これによりシステムドリフト動力学に関する情報要求を回避する。システム運用管理の観点から,上記の統合制御方式は,追跡性能最適化を実現するためのフレームワークを提供し,モニタリングと維持した。これらの結論の有効性を最終的に二つの事例研究により検証した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 故障検出 ,  最小二乗法 ,  集中制御 ,  定式化 ,  *動的計画法 ,  *フォールトトレランス ,  アルゴリズム ,  評価関数 ,  *追従制御 ,  事例研究 ,  共分散 ,  系統運用 ,  制御則
準シソーラス用語： 政策反復 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (10件)： モデル ,  設計 ,  フォールトトレラント ,  トラッキング制御 ,  統合 ,  データ駆動 ,  Markovパラメータ ,  同定 ,  適応 ,  動的計画法