ニューラルネットワークを用いた自己適応型スライディングモード制御による最適制御問題

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2011/05/01

タイトル(英語): Optimal Control Problem via Self-adaptation Sliding Mode Controller with Neural Network

著者名: 坂本　憲昭（法政大学経済学部）

著者名(英語): Noriaki Sakamoto (Hosei University, Faculty of Economics)

キーワード: スライディングモード制御，自己適応型スライディングモード制御，最適制御問題　　sliding mode control，self-adaptation sliding mode controller，optimal control problem

要約(英語): This paper proposes the author's new Self-adaptation Sliding Mode Controller which added a neural network (SA-SMC+NN) for the optimal control problem. The controlled system is the linear time invariant system and the system parameter and the disturbance are unknown. As minimizing the quadratic cost function, the neural network gives the coefficient of the switching function of the sliding mode control. According to this proposed technique, we do not have to tune the parameter of the controller when apply SA-SMC+NN. Furthermore, we are able to get the constant feedback gain such as the optimal control regulator for the uncertain system based on the control results by SA-SMC+NN. Differential game is simulated to confirm the effectiveness of the proposed method.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.131 No.5 （2011） 特集：メタヒューリスティクスとその応用

本誌掲載ページ: 1043-1049 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/131/5/131_5_1043/_article/-char/ja/