VRFTにおけるカーネル正則化に基づくプレフィルタの設計

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: 2023/03/01

タイトル(英語): Design of Pre-Filter Based on Kernel Regularization Method in VRFT

著者名: 小坂　航太（東京都立大学大学院システムデザイン研究科），増田　士朗（東京都立大学大学院システムデザイン研究科），豊田　充（東京都立大学大学院システムデザイン研究科），松井　義弘（福岡工業大学工学部電子情報工学科）

著者名(英語): Kouta Kosaka (Graduate School of Systems Design, Tokyo Metropolitan University), Shiro Masuda (Graduate School of Systems Design, Tokyo Metropolitan University), Mitsuru Toyoda (Graduate School of Systems Design, Tokyo Metropolitan University), Yoshihiro Matsui (Department of Information Electronics, Faculty of Enginieering, Fukuoka Institute of Technology)

キーワード: データ駆動制御器設計，プレフィルタ，カーネル正則化，観測雑音_x000D_　　data-driven controller parameter design，pre-filter，kernel regularization，observation noise

要約(英語): This paper considers the VRFT (Virtual Reference Feedback Tuning), which is a data-driven controller parameter tuning method using one-shot input-output data, and aims to improve control performance in the case of using noisy data. The paper focuses on pre-filter designs for performance improvement on model matching properties, and proposes a kernel regularization method to mitigate the influence of the noise in the collected data. Furthermore, this paper shows how to determine the hyperparameters in the kernel as well. Finally, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using numerical simulations.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.143 No.3 （2023） 特集：スマートシステムと計測・制御技術　－SDGsへの貢献－

本誌掲載ページ: 297-304 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/143/3/143_297/_article/-char/ja/