文献

J-GLOBAL ID：201702275826790174   整理番号：17A1392810

イベントに基づく非線形H∞制御設計のためのクリティック学習の改善【Powered by NICT】

Improving the Critic Learning for Event-Based Nonlinear $H_{¥infty }$ Control Design

著者 (3件)： Wang Ding (The 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) ,  Liu Derong (School of Automation and Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 10  ページ： 3417-3428  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  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： 本論文では,イベントベースの非線形H∞状態フィードバック制御設計に対処するクリティック学習基準を改善することを目的としている。まず第一に,H∞制御問題は二人零和ゲームとみなし適応クリティック機構はイベントベース環境下でのミニマックス最適化を達成するために使用した。,改善された更新ルールに基づいて,事象ベース最適制御則と時間ベースのワーストケース擾乱法は単一クリティックニューラルネットワークを訓練することにより近似的に求めた。初期安定化制御により,新しいアルゴリズムの実装プロセス中の長く必要としなかった。次に,閉ループシステムが衝撃モデルとして定式化し,その安定性問題は,改善された学習基準を組み込むことによって処理した。本事象ベース設計のinfamous Zeno挙動も最小サンプル間時間の下限に関する理論的分析により回避した。最後に,航空機動力学とロボットアーム植物への応用は,この新しい設計法の効率的な性能を検証するために実施した。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： ロボットアーム ,  近似法 ,  衝撃 ,  ゼロ和ゲーム ,  *H無限大制御 ,  定式化 ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  *学習 ,  航空機 ,  制御則 ,  閉ループ系
準シソーラス用語： 設計法 ,  安定化制御 ,  状態フィードバック制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： イベント ,  非線形 ,  H∞制御 ,  設計 ,  学習