深層展開を用いた制御器ゲインのオンライン調整法の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT25037

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2025/01/04

タイトル(英語): Study of a method for online tuning of controller gains using deep unfolding

著者名: 川口 夏樹(兵庫県立大学),畑田 亮汰(兵庫県立大学)

著者名(英語): Natsuki Kawaguchi(University of Hyogo),Ryota Hatada(University of Hyogo)

キーワード: 深層展開|モデルベース深層学習|オンライン調整|deep unfolding|model-based deep learning|online tuning

要約(日本語): 本発表では，モデルベース深層学習の応用手法の1つである深層展開を用いた制御器ゲインのオンライン調整法について検討する．

要約(英語): In this presentation, we discuss an online controller gain tuning method using deep unfolding, which is one of the application methods of model-based deep learning.

本誌: 2025年1月7日-2025年1月8日制御研究会-2

本誌掲載ページ: 53-57 p

原稿種別: 日本語