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J-GLOBAL ID：201802249370449228   整理番号：18A1907712

連続時間線形システムの半大域制約出力制御のためのオフポリシー積分強化学習【JST・京大機械翻訳】

Off-Policy Integral Reinforcement Learning for Semi-Global Constrained Output Regulation of Continuous-Time Linear Systems

著者 (4件)： Yang Yongliang (School of Automation & Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Chen Xianzhong (School of Automation & Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Yin Yixin (School of Automation & Electrical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, 100083, China) ,  Wunsch Donald C. (Department of Electrical & Computer Engineering, Missouri University of Science & Technology, Rolla, MO 65401, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IJCNN  ページ： 1-6  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： 本論文は,入力飽和を有する連続時間線形システムの半グローバル出力調整を解明するために,オフポリシー積分強化学習に基づくデータ駆動方法を提示した。入力制約出力調整問題のための状態フィードバック則のファミリーを,代数Riccati方程式を解くことに基づいて設計した。既存の方法とは対照的に,システムダイナミックスの完全な知識は本論文ではもはや必要とされない。代わりに,オンライン実装から収集されたデータは,制御装置を設計するために効率的に利用される。したがって,本論文における制御装置設計は,データ駆動である。提示した方法は,振幅飽和の制約によりフィードバック制御入力を見出すことができ,仮想軸の内部または仮想軸上の全ての極を持つ与えられた線形システムを安定化できることを示した。最後に,シミュレーション例を行い,入力飽和による連続時間線形システムの半グローバル出力制御を解くために提示した手法の妥当性を示した。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： *線形系 ,  フィードバック制御 ,  *積分 ,  制御装置 ,  システムダイナミックス ,  シミュレーション ,  *強化学習 ,  *連続時間系
準シソーラス用語： オンライン ,  状態フィードバック ,  入力制約 ,  データ駆動 ,  入力飽和 ,  *出力制御 , 【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 (6件)： 連続時間 ,  線形システム ,  制約 ,  出力制御 ,  積分 ,  強化学習