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J-GLOBAL ID：202202260185877738   整理番号：22A0963568

非線形状態空間グレイボックスモデルの同定に対するシューティング法【JST・京大機械翻訳】

Shooting methods for identification of nonlinear state-space grey-box models

著者 (4件)： Retzler Andras (KU Leuven,MECO Research Team,Dept. of Mechanical Engineering,Belgium) ,  Swevers Jan (KU Leuven,MECO Research Team,Dept. of Mechanical Engineering,Belgium) ,  Gillis Joris (KU Leuven,MECO Research Team,Dept. of Mechanical Engineering,Belgium) ,  Kollar Zsolt (BME,Dept. of Measurement and Information Systems,Hungary)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： AMC  ページ： 207-212  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  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： パラメータにおいて非線形である状態空間モデルの同定は,たとえモデル構造が物理的知識から前もって知られているとしても,非収縮性であるパラメータ空間の目的関数と可能な領域の非凸性質のため,まだ挑戦課題である。モデルパラメータを推定するための最適化問題を,単一射撃(非制約),ハイブリッド射撃(部分的制約)または多重射撃(完全制約付き)定式化を含む異なる方法で定式化し,もし状態を測定または推論できるならば,推定をNステップアヘッド予測問題として定式化することができた。本論文では,電気機械的位置決めシステムに適用される非収縮領域および収縮領域にある初期パラメータに対する実行時間およびロバスト性に関して,これらの方法を比較した。部分的に測定でき,部分的に推論できる状態を有するこのシステムに対して,予測誤差定式化と単一射撃を含む2段階アプローチが,非収縮初期化に関して最もロバストであることを示した。本論文で記述した方法は,計算をスピードアップするためにアルゴリズム分化と並列化を使用するオープンソースMATLABツールボックスとして解放される。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  最適化問題 ,  電気機械 ,  分化 ,  多重化 ,  ソフトウェア ,  目的関数 ,  *定式化 ,  ロバスト性 ,  予測誤差
準シソーラス用語： 実行時間 ,  ツールキット ,  モデルパラメータ ,  MATLAB ,  状態空間 ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 非線形 ,  状態空間 ,  グレイ ,  ボックスモデル ,  同定 ,  シューティング法