カーネル密度推定を用いたデータ駆動型制御系の一設計

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT18037

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2018/01/07

タイトル(英語): Design of a Data-Driven Control System using Kernel Density Estimation

著者名: 佐々木 絢也(広島大学),木下 拓矢(広島大学),山本 透(広島大学)

著者名(英語): Kenya Sasaki(Hiroshima University),Takuya Kinoshita(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University)

キーワード: データ駆動型制御|カーネル密度推定|異常検知|data-driven control|kernel density estimation|anomaly detection

要約(日本語): 非線形システムに有効な手法の一つとして，データ駆動型制御法が提案されている。上記の手法では，制御パラメータの算出のために，データベースから現在の状態に類似した近傍データを一定数選択している。そのため，データベースに含まれない操業状態では，不適切な近傍データが選択される恐れがある。本研究では，類似度算出が可能なカーネル密度推定法を導入することで，操業状態に応じた制御パラメータの算出方法を提案する。

要約(英語): 　In data-driven control scheme, the fixed number of neighbors' data are selected to calculate controller parameters. Therefore, there is a possibility that the inappropriate neighbors' data are chosen when query data is not included in the database. In this study, kernel density estimation is introduced to select appropriate neighbors' data.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,085 Kバイト