パラメータフィルタに基づくイベントトリガ学習【JST・京大機械翻訳】

Schlor Sebastian; Solowjow Friedrich; Trimpe Sebastian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219322404855 整理番号：22P0325556

パラメータフィルタに基づくイベントトリガ学習【JST・京大機械翻訳】

Parameter Filter-based Event-triggered Learning

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発行年： 2022年04月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

モデルベースのアルゴリズムは,現代の制御とシステム理論に深く根付く。しかし,それらは,通常,システムの正確なモデルにアクセスする重要な仮定を有する。実際に,モデルは完全から遠い。未知パラメータの正確に調整された推定でさえ,時間とともに劣化する。したがって,制御システムの準最適または危険な挙動を避ける変化を検出することが重要である。状態データから未知システムパラメータを追跡する専用パラメータフィルタと統計的テストを組み合わせることを提案した。これらのフィルタは,未知パラメータの点推定と,さらに,不確実性の固有の概念を与える。点推定が信頼領域を推定するとき,能動学習実験をトリガする。フィルタに十分に小さな不確実性を強制した後にのみモデルを更新した。従って,モデルは,事象トリガ学習を呼んでいる保証された改善を保証しながら,必要かつ統計的に有意に更新されるだけである。モデル予測制御と組み合わせたDCモータの数値シミュレーションで提案した方法を検証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム同定

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