文献

J-GLOBAL ID：202202279204425571   整理番号：22A0779861

コンカレントモデル選択によるロバスト制御不変集合のデータ駆動計算【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Computation of Robust Control Invariant Sets With Concurrent Model Selection

著者 (2件)： Chen Yuxiao (Department of Mechanical and Civil Engineering, California Institute of Technology (Caltech), Pasadena, CA, USA) ,  Ozay Necmiye (Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Control Systems Technology  (IEEE Transactions on Control Systems Technology)
巻： 30  号： 2  ページ： 495-506  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0515A  ISSN： 1063-6536  CODEN： IETTE2  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： 不確実性と擾乱の存在におけるセット不変性は,制御システムの安全性のために中心の重要性であった。本論文では,実験データから最小ロバスト制御不変集合(mRCI)の近似を計算するためのデータ駆動法を提案した。付加的および乗法的不確実性を有する与えられた動的モデルに対して,提案方法は,線形プログラミング(LP)を通して固定複雑性を有するポリトピックmRCIを計算することができた。さらに,この方法は,システムダイナミックスが未知であるとき,実験データから直接mRCI計算を可能にするためのモデル選択と組み合わせることができる。特に,モデル構造を与えて,著者らのアルゴリズムは,実験データから抽出した制約を有する許容可能なモデルのセットを同定することによって始まる。許容可能なモデルのセットにおける各モデルは,名目モデルに関する情報とモデル不確実性の特性化を含む。次に,ロバスト最適化に基づく2つの反復アルゴリズムを提案してmRCIを計算し,同時にmRCI計算と対応する不変誘導制御装置に関してモデル”最適”を探索する。最後に,この方法を自律車両車線保持制御例による実験で実証した。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 ,  線形計画法 ,  不確実性 ,  制御 ,  乗算 ,  ダイナミックモデル ,  システムダイナミックス ,  *モデル ,  ロバスト制御
準シソーラス用語： 自律性 ,  *モデル選択 ,  複雑性 ,  反復アルゴリズム ,  *データ駆動 ,  ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル選択 ,  ロバスト制御 ,  不変集合 ,  データ駆動 ,  計算