深層強化学習を用いたスライディングモード制御のパラメータ決定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT23037

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): Determination of parameters for sliding mode control using deep reinforcement learning

著者名: 松木 俊貴(大分大学),赤峰 諒(大分大学),原 正佳(大分大学),高橋 将徳(大分大学)

著者名(英語): Toshitaka Matsuki(Oita university),Makoto Akamine(Oita university),Masayoshi Hara(Oita university),Masanori Takahashi(Oita university)

キーワード: 深層強化学習|スライディングモード制御|ボール・ビーム系|Deep reinforcement learning|Sliding mode control| Ball and beam system

要約(日本語): 本研究では，深層強化学習を用いてスライディングモード制御(SMC)のパラメータを決定する手法を提案する。この手法ではSMCの入力式と等価となるようにニューラルネットワークを構成し，連続行動空間を扱うことが可能な深層強化学習手法で学習することによって，結合重み値としてSMCのパラメータを決定する。シミュレーションによる検証により，ボール・ビーム系を適切に制御するパラメータを獲得できたことを示す。

要約(英語): This paper proposes a determination method of parameters for sliding mode control (SMC) using deep reinforcement learning (DRL). In this method, a neural network, which is constructed to be equivalent to the equation of the SMC input, is trained by the DRL approach that can treat continuous action spaces.

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: 55-59 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,616 Kバイト