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J-GLOBAL ID：201802257951735167   整理番号：18A1799247

LPV-SSモデルの効率的最尤推定に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards efficient maximum likelihood estimation of LPV-SS models

著者 (3件)： Cox Pepijn Bastiaan (Control Systems Group, Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, P.O. Box 513, 5600 MB Eindhoven, The Netherlands) ,  Toth Roland (Control Systems Group, Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, P.O. Box 513, 5600 MB Eindhoven, The Netherlands) ,  Petreczky Mihaly (Univ. Lille, CNRS, Centrale Lille, UMR 9189 - CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique Signal et Automatique de Lille, F-59000 Lille, France)
資料名： Automatica  (Automatica)
巻： 97  ページ： 392-403  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0208A  ISSN： 0005-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スケジューリング変数に対するアフィン依存性を持つ多入力多出力(MIMO)線形パラメータ変動(LPV)離散時間状態空間(SS)モデルを効率的に同定する方法は,文献で提案された同定法が次元のcurSeと/または測定された信号挙動の過剰制限近似に依存するので,依然として未解決の問題として残っている。しかし,目標システムのSSモデルを得ることは,多くのLPV制御合成法にとって重要であり,これらの合成ツールは,システムダイナミックスの上述の表現に対してほとんど排他的に定式化されている。したがって,本論文では,LPV-IOをLPV-SS実現方式と最大尤度精密化段階に結合することによって,この問題に取り組んだ。得られたモジュールLPV-SS同定手法は,比較的低い計算負荷で静的効率を達成する。この方法は次の3段階を含む。(1)相関解析またはBayesインパルス応答推定を用いた基礎システムのMarkov係数系列の推定,(2)基底関数を用いた推定係数のLPV-SS実現,(3)勾配ベースまたは期待値最大化最適化手法による最大尤度点からのLPV-SSモデル推定の精密化。完全同定スキームの有効性をモンテカルロ研究により実証し,ここで提案した方法をMIMO LPVシステムを同定するための既存のスキームと比較した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  最適化手法 ,  モンテカルロ法 ,  システムダイナミックス ,  システム同定 ,  スケジューリング ,  基底関数 ,  近似法 ,  定式化 ,  *最尤法 ,  インパルス応答 ,  精密化
準シソーラス用語： EMアルゴリズム ,  状態空間 ,  MIMO , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： システム同定 ,  線形パラメータ変動システム ,  状態空間表現 ,  実現理論 ,  最尤推定

分類 (4件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム同定  (IA02040O) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： SS ,  モデル ,  最尤推定