機械学習を用いたイベントトリガ速度制御系の異常診断

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT21026

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2021/01/20

タイトル(英語): Anomaly diagnosis for an event-triggered velocity control system using machine learning

著者名: 山口 大貴(東海大学),高橋 将徳(東海大学)

著者名(英語): Taiki Yamaguchi(Tokai University),Masanori Takahashi(Tokai University)

キーワード: 異常診断|イベントトリガ制御|機械学習|Anomaly diagnosis|Event-triggered control|Machine learning

要約(日本語): 本発表では、イベントトリガ制御系の異常診断を機械学習を利用して効果的に行う方法を提案する。イベントトリガ制御系では、イベント発生時のみ通信を行うため、通信コストを低く抑えることができるが、一方でそれは精緻な診断を困難にする。ここでは、制御器側で受け取った通信データの波形パターンを学習させ、パターンの差異から異常を診断する方法を提案する。

要約(英語): In this presentation, for an event triggered control system (ETCS), a new anomaly diagnosis is proposed by using Machine Learning (ML). The method utilizes the ML to discriminate abnormal patterns from a few control data decimated by the ETCS. The effectiveness is confirmed through several numerical simulations.

本誌: 2021年1月24日制御研究会

本誌掲載ページ: 55-58 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,510 Kバイト