擬似外生信号とナイキスト安定判別法に基づく安定化状態フィードバックゲインのデータ駆動型更新

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC5-3

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Data-Driven Update of Stabilizing State Feedback Gains Based on Nyquist Criteria and Fictitious Exogenous Signals

著者名: 桑原 圭佑(電気通信大学),川俣 祐汰(電気通信大学),金子 修(電気通信大学)

著者名(英語): Keisuke Kuwabara|Yuta Kawamata|Osamu Kaneko

キーワード: データ駆動制御|状態フィードバック|ナイキスト安定判別法ナイキスト安定判別法|Data-Driven Control|State Feedback|Nyquist Crititeria

要約(日本語): 第2著者により，擬似外生信号を構成することでデータから直接的に状態フィードバックゲインを更新する手法が提案されているが，ここでは，その手法にナイキストの安定判別法との考え方を取り入れることにより安定化を図る状態フィードバックゲインに更新する手法を提案する。

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