受動性を考慮したOne-Class SVMによるマルチエージェント系の故障検出

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT21048

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2021/06/23

タイトル(英語): Fault detection of multi-agent systems considering passivity with One-Class SVM

著者名: 田中 瑞起(岡山大学),中村 幸紀(岡山大学),平田 健太郎(岡山大学),岡野 訓尚(立命館大学)

著者名(英語): Mizuki Tanaka(Okayama University),Yukinori Nakamura(Okayama University),Kentaro Hirata(Okayama University),Kunihisa Okana(Ritsumeikan University)

キーワード: 故障検出|マルチエージェント系|fault detection|multi-agent system

要約(日本語): 本発表では，マルチエージェント系に対して，エージェントの故障検出を検討する．本手法では，教師なし学習の一つであるOne-Class SVMを使用し，エージェントの受動性を考慮して識別面を設計する．本手法の有効性をシミュレーションにより示す．

要約(英語): This paper considers the fault detection of multi-agent systems. In a proposed method, one-class support vector machine, that is one of unsupervised learning approaches, is employed. Furthermore, this method finds a separating hyper-plane by using the information on the passivity of agents. Effectiveness of the presented approach is shown by simulation.

本誌: 2021年6月26日制御研究会

本誌掲載ページ: 17-20 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 557 Kバイト