ニューラルネットワークを用いた非線形系に対する適応出力フィードバック制御系設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT23036

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2023/02/01

タイトル(英語): Adaptive output feedback control system design for nonlinear systems via neural networks

著者名: リ チャオ(熊本大学),大財 望夢(熊本大学),加藤 望(熊本大学),水本 郁朗(熊本大学)

著者名(英語): Zhao Li(Kumamoto University),Nozomu Otakara(Kumamoto University),Nozomu Kato(Kumamoto University),Ikuro Mizumoto(Kumamoto University)

キーワード: 出力フィードバック指数受動|ニューラルネットワーク|外乱補償器|適応出力フィードバック制御|並列フィードフォワード補償器|２自由度制御|Output feedback exponentially passive|Neural Network|Disturbance compensator|Adaptive output feedback control|Parallel feedforward compensator|Two degree of freedom control

要約(日本語): 並列フィードフォワード補償器（PFC）を有する出力フィードバック指数受動性に基づく適応出力フィードバック手法は構造が簡素で，外乱等にロバストな特長を持つ．本研究では非線形系に対してPFCとフィードフォワード入力をニューラルネットワークによって設計する方法を提案する．さらに，入力外乱がある場合に，その影響を軽減する外乱補償器の設計を行う．構成された制御系に対するシミュレーションを通して有効性を検証する．

要約(英語): Adaptive output feedback method based on output feedback exponentially passive (OFEP) with parallel feedforward compensator (PFC) has a simple structure and is robust with respect to disturbances. We propose a method for automatically designing suitable PFC and feedforward input, which are particularly difficult to design in nonlinear systems, by using neural networks (NN). In addition, to deal with input disturbance, we also use NN to design a disturbance compensator that reduces the effect of it. The effectiveness of the proposed method will be confirmed through numerical simulations.

本誌: 2023年2月4日-2023年2月5日制御研究会-2

本誌掲載ページ: 49-54 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,288 Kバイト