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J-GLOBAL ID：201802244771940576   整理番号：18A1943095

多重モデル適応推定と制御のための強化学習ベース適応監視器【JST・京大機械翻訳】

A Reinforcement Learning Based Adaptive Supervisor for Multiple Model Adaptive Estimation and Control

著者 (3件)： Renwick Zachary (University of Michigan, Department of Mechanical Engineering, Ann Arbor, MI, 48109, USA) ,  Tilbury Dawn (University of Michigan, Department of Mechanical Engineering, Ann Arbor, MI, 48109, USA) ,  Atkins Ella (University of Michigan, Department of Aerospace Engineering, Ann Arbor, MI, 48109, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： EIT  ページ： 0216-0221  発行年： 2018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： 多重モデル適応推定と制御(MMAE)は,故障検出と処理のための有効なツールであることが証明されている。予想される故障動力学のモデリングと関連制御装置の設計を通して,システム信頼性における迅速な適応と著しい改良を実現することができた。しかし,この技術は,高レベル適応性とかなりの実装コストの欠如によって妨げられる。本論文では,設計の柔軟性と継続的な改善を可能にする強化学習に基づくMMAE監視装置を提案した。故障処理を実行するための適応可能な監視装置の能力を,Fliing Fish自律無人海面上でのシミュレーションにおいて,ピットチューブおよび加速度計の故障を用いて実証した。結果は,適応可能な監視装置が,公称制御装置と比較して,正規化航空機生存確率において26%の増加を達成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 故障 ,  適応性 ,  *強化学習 ,  監視装置 ,  モデリング ,  航空機 ,  生存率 ,  故障検出 ,  正規化 ,  柔軟性 ,  加速度計 ,  制御装置
準シソーラス用語： 自律性 ,  *適応推定 ,  *多重モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重モデル ,  適応推定 ,  強化学習 ,  適応