L2正則化法を用いたデータ駆動一般化最小分散制御系の繰り返し設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT17061

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2017/06/24

タイトル(英語): Iterative Data-Driven Generalized Minimum Variance Regulatory Control via L2-regularization

著者名: 島本 慶忠(首都大学東京),増田 士朗(首都大学東京)

著者名(英語): Yoshitada Shimamoto(Tokyo Metropolitan University),Shiro Masuda(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: データ駆動型制御系設計|一般化最小分散制御|Ｌ２正則化|data-driven control parameter tuning|Generalized Minimum Variance Control|L2regularization

要約(日本語): 本研究は，L2正則化法を用いたデータ駆動一般化最小分散制御系の繰り返し設計法を提案する．提案法の有効性は，数値例によって確認する．

要約(英語): The paper proposes iterative data-driven generalized minimum variance (GMV) regulatory control via L2-regularization.The proposed approach reformulates the derivation of the GMV regulatory control as a L2-regularized optimization problem, and employs an iterative design approach that repeats the same routine as the one-shot GMV regulatory control via L2-regularization.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 986 Kバイト