CARMAモデルにおける未知な外乱特性に対するデータ駆動型一般化最小分散制御

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: 2016/07/01

タイトル(英語): Data-Driven Generalized Minimum Variance Regulatory Control for CARMA Models with Unknown Disturbance Characteristics

著者名: 植松　凌太（首都大学東京 システムデザイン研究科），増田　士朗（首都大学東京 システムデザイン研究科）

著者名(英語): Ryota Uematsu (Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University), Shiro Masuda (Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University)

キーワード: データ駆動型制御器調整法，一般化最小分散制御，定値制御　　Data-driven control parameter tuning，Generalized minimum variance control，Regulatory control

要約(英語): This paper proposes a data-driven control parameter tuning method based on generalized minimum variance (GMV) evaluation in regulatory control. The proposed method can perform with no need for plant characteristics nor disturbance ones. For GMV control, this paper introduces a data-driven variance criterion which consists of the input and output data generated by stochastic disturbance. The control parameters are derived by using system parameters as optimization variables. Advantages of the method include applicability to routine operating data, which brings that additive experiments are not required. The efficiency of the method is demonstrated through numerical examples.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.136 No.7 （2016） 特集：平成27年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 907-914 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/136/7/136_907/_article/-char/ja/