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J-GLOBAL ID：201702275740900225   整理番号：17A1394318

最適追跡時間配分を用いたポイントツーポイント反復学習制御:座標降下法【Powered by NICT】

Point-to-point iterative learning control with optimal tracking time allocation: A coordinate descent approach

著者 (3件)： Chen Yiyang (Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, SO17 1BJ, United Kingdom) ,  Chu Bing (Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, SO17 1BJ, United Kingdom) ,  Freeman Christopher T. (Electronics and Computer Science, University of Southampton, Southampton, SO17 1BJ, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 3298-3303  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 反復学習制御(ILC)は,反復的に動作するシステムのための高性能制御技術である。離散時間システムに対するポイントツーポイントILC枠組み内で最適トラッキング時間配分をするために本論文で開発した新しい設計方法論。これは一定時間点(例えばエネルギー削減)と比較して著しい性能改善をもたらした。最適化問題は二点間追従要求と経由点時間的制約に基づいて定式化した。この問題を解決するために提案した,高性能追跡を維持しながらノルム最適なILCと座標降下法に基づくアルゴリズム,制御努力を最小化する自動を生成する二段階設計フレームワーク。提案したアルゴリズムは,ガントリロボット実験プラットフォーム上で実装された,モデル不確実性の存在下におけるその実際的な有効性を検証する結果が得られた。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： 最適化問題 ,  離散時間系 ,  定式化 ,  ノルム ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： エネルギー削減 ,  設計方法論 ,  制御技術 ,  *反復学習制御 ,  *ポイントツーポイント回線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 追跡 ,  配分 ,  ポイントツーポイント ,  反復学習制御 ,  座標降下法