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J-GLOBAL ID：201902210618848071   整理番号：19A1485227

アプリケーション指向探索を用いたロバストLQコントローラの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Robust LQ-Controllers Using Application Oriented Exploration

著者 (4件)： Ferizbegovic Mina (Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Umenberger Jack (Department of Information Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden) ,  Hjalmarsson Hakan (Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Schon Thomas B. (Department of Information Technology, Uppsala University, Uppsala, Sweden)
資料名： IEEE Control Systems Letters  (IEEE Control Systems Letters)
巻： 4  号： 1  ページ： 19-24  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3481A  ISSN： 2475-1456  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： 本論文は,線形システムの動力学が未知であるとき,ロバストLQ制御装置を学習する問題に関するものである。最初に,システムの経験的観測を与えて,確率1-δにより最悪ケースLQコストを最小化するロバスト制御合成法を提案した。次に,システムを同時に制御し,モデル不確実性を低減する近似二重制御器を提案した。二重制御装置の目的は,縮小モデル不確実性で合成された新しいロバスト制御装置によって達成される最悪ケースコストを最小化することである。二重制御装置は,現在のモデル不確実性に関して最悪ケースコストに制約を持つという意味で探査予算を受ける。著者らの数値実験において,著者らは,既存の方法に対して提案したロバストLQレギュレータのより良い性能を観察した。さらに,二重制御戦略は,一般的なgre欲なランダム探索戦略と比較して有望な結果を与える。Copyright 2019 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 ,  *応用プログラム ,  CASE ,  近似法 ,  *制御装置 ,  調節器 ,  ロバスト制御 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： ランダム探索 ,  制御戦略 ,  数値実験 ,  モデルの不確実性 ,  LQ制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (5件)： アプリケーション ,  探索 ,  ロバスト ,  コントローラ ,  学習