オンライン学習による状態推定を用いた制御系の検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS5-1

グループ名: 【C】平成19年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/04

タイトル(英語): Control Systems using State Estimation via Online Learning

著者名: 植村 育大(大阪府立大学),藤中 透(大阪府立大学),大松 繁(大阪府立大学)

著者名(英語): Ikuo Uemura(Osaka Prefecture University),Toru Fujinaka(Osaka Prefecture University),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University)

キーワード: 状態推定|オンライン学習|ニューラルネットワークニューラルネットワーク|state estimation|online learning|neural network

要約(日本語): 現実の制御対象では内部状態が直接観測できず、何らかの状態推定が必要となる場合が多い。しかし、制御対象に含まれる不確かさのために、数式モデルに基づく状態推定器を構成しても、満足な推定値が得られるとは限らない。本研究では、数式モデルとニューラルネットワークを併用した制御系の構成を考える。制御系の設計には通常の数式モデルを用いるが、状態推定にはオンラインで学習したニューラルネットワークを用いることにより、不確かさの影響を軽減する。提案手法の有効性を数値シミュレーションおよび実験により検証する。

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