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J-GLOBAL ID:202202210839017419   整理番号:22A0729317

ステアバイワイヤシステムへの適用による強化学習に基づくフォールトトレラントトラッキング制御【JST・京大機械翻訳】

Fault-tolerant tracking control based on reinforcement learning with application to a steer-by-wire system
著者 (5件):
資料名:
巻: 359  号:ページ: 1152-1171  発行年: 2022年 
JST資料番号: C0292A  ISSN: 0016-0032  CODEN: JFINA  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)
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本論文では,新しい完全モデルフリー積分強化学習(CMFIRL)アルゴリズムベースのフォールトトレラント制御スキームを提案し,ステアバイワイヤ(SBW)システムの追跡問題を解決した。参照誤差が最終的にコマンド発生器モデルに基づいてゼロに収束できるという認識から始める。次に,拡張追跡システムを,アクチュエータ故障の型と考えられる対応する性能指数で構築した。強化学習(RL)技術を用いて,次の3つのケース,すなわち,モデルベース,部分モデルフリー,および完全モデルフリーに対処するために,それぞれ3つの新しいオンライン更新戦略を開発した。特に,完全モデルフリーケースのためのRLアルゴリズムは,フォールトトレラント追跡制御における既知のシステムダイナミックスを必要とする制約を除去する。CMFIRL反復アルゴリズムのシステム安定性と収束も厳密に証明した。最後に,シミュレーション用例を与えて,提案した方式の有効性を例示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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システム設計・解析  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
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