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J-GLOBAL ID：202202214495611095   整理番号：22A0654068

外乱オブザーバに基づく強化学習制御と非線形動的システムへの応用【JST・京大機械翻訳】

Disturbance Observer-based Reinforcement Learning Control and the Application to a Nonlinear Dynamic System

著者 (2件)： Aoun Christoph (Embry-Riddle Aeronautical University) ,  Moncayo Hever (Embry-Riddle Aeronautical University)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 1586  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  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： 外乱オブザーバベースの強化学習制御と非線形動的システムへの適用は,安定性と追跡のための2層制御コンフィギュレーションの中で,非線形4ロータ動力学への外乱排除能力による強化学習アルゴリズムの応用を記述する。制御アーキテクチャは,線形二次Gaussレギュレータベースのオブザーバを用いて,集中外乱入力の可観測性が批判に与えられるアクター-批評配置を使用する。この知的制御アーキテクチャの主な特性を提示し,その性能を特定の飛行事例シナリオの数値シミュレーションを通して解析した。本論文で提示した結果は,外乱推定と拒絶のために設計したアーキテクチャの能力を示す。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  可観測性 ,  制御 ,  *動的系 ,  *擾乱 ,  除去 ,  *システムオブザーバ ,  線形性 ,  飛翔 ,  計算機アーキテクチャ ,  *強化学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  外乱オブザーバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 外乱オブザーバ ,  強化 ,  学習制御 ,  非線形 ,  動的システム ,  応用