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J-GLOBAL ID：201802248063419833   整理番号：18A1623193

凸最適化による平滑または不連続時間発展を伴うLTV動的モデルの同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of LTV Dynamical Models with Smooth or Discontinuous Time Evolution by means of Convex Optimization

著者 (3件)： Carlson Fredrik Bagge ,  Robertsson Anders ,  Johansson Rolf
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCA  ページ： 654-661  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： 著者らは,凸最適化に基づく線形,時変(LTV)動的モデルのための新しい同定法のファミリーをもたらす傾向フィルタリングとシステム同定の間の関係を確立した。コスト関数の設計が,時間にわたる動力学の連続的変化によるモデルをどのように促進するか,または時間インスタンスの有限(スパース)集合で生じるモデル係数の不連続変化を引き起こすことを実証した。さらに,同定に対して励起が不十分な状況に対するモデルパラメータへの事前の導入について議論した。同定問題は凸最適化問題としてキャストされ,時変パラメータを持つARXモデルや状態空間モデルに適用できる。滑らかな非線形システムにおける非平滑な摩擦と剛な接触を有する非線形ロボットアーム,およびモデルベースの軌道中心強化学習における,ジャンプ線形システムのシミュレーションにおける方法の使用を例示した。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： *時間発展 ,  *不連続性 ,  システム同定 ,  費用関数 ,  線形系 ,  非線形系 ,  *ダイナミックモデル ,  ロボットアーム ,  強化学習 ,  フィルタリング ,  線形性
準シソーラス用語： モデルベース ,  状態空間モデル ,  モデルパラメータ ,  *凸最適化 , 【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 (5件)： 凸最適化 ,  連続時間 ,  発展 ,  動的モデル ,  同定