オフライン学習のリカレントニューラルネットワークを用いたパフォーマンス駆動型制御系の提案

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: 2019/04/01

タイトル(英語): Performance-driven Control System using Off-line Learned Recurrent Neural Networks

著者名: 林田　智弘（広島大学），水口　拓也（広島大学），山本　透（広島大学），木下　拓矢（広島大学），西崎　一郎（広島大学），関崎　真也（広島大学）

著者名(英語): Tomohiro Hayashida (Hiroshima University), Takuya Mizuguchi (Hiroshima University), Toru Yamamoto (Hiroshima University), Takuya Kinoshita (Hiroshima University), Ichiro Nishizaki (Hiroshima University), Shinya Sekizaki (Hiroshima University)

キーワード: パフォーマンス駆動型制御，異常検出，リカレントニューラルネットワーク，構造最適化　　performance-driven control，anomaly detection，recurrent neural network，structural optimization

要約(英語): To maintain high performance of controlling and minimize the total cost for readjustments of the controller parameters, determination the appropriate timing for readjustment the controller parameters is important. This paper proposes a design of performance-driven control system to maintain the system performance by detecting the system change using the recurrent neural networks and readjusting the control parameters based on Fictitious Reference Iterative Tuning (FRIT). This paper conducts some numerical experiments to verify the availability of the proposed method to some systems.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.139 No.4 （2019） 特集：スマートシステムと計測・制御技術

本誌掲載ページ: 414-420 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/139/4/139_414/_article/-char/ja/