オートエンコーダによる入力の次元圧縮を用いた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: 2023/03/01

タイトル(英語): Data-Driven Generalized Minimum Variance Control with Autoencoder based Dimensionality Reduction of Input Signals

著者名: 中村　幸紀（岡山大学 学術研究院自然科学），山下　剛史（岡山大学 学術研究院自然科学），脇谷　伸（広島大学大学院 先進理工系科学研究科），平田　健太郎（岡山大学 学術研究院自然科学）

著者名(英語): Yukinori Nakamura (Faculty of Natural Science and Technology, Okayama University), Tsuyoshi Yamashita (Faculty of Natural Science and Technology, Okayama University), Shin Wakitani (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University), Kentaro Hirata (Faculty of Natural Science and Technology, Okayama University)

キーワード: データ駆動型一般化最小分散制御，オートエンコーダ，次元圧縮，静的非線形要素，p入力q出力（p > q）系_x000D_　　data-driven generalized minimum variance control，autoencoder，dimensionality reduction，static nonlinear element，p-inputs/q-outputs (p > q) system

要約(英語): This paper considers data-driven type generalized minimum variance control (GMVC) for p-inputs/q-outputs (p > q) multivariable systems with static nonlinearity. In the proposed approach, an autoencoder, which can extract the feature of input data, is used. First, an encoder converts input data with p dimensions into that with q dimensions. Then, a GMV controller is designed by using the dimension-reduced input data. Finally, the nonlinearity of a plant is compensated by a decoder, which reconstructs the input data with p dimensions. The effectiveness of the presented approach is evaluated using a numerical example.

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: 305-311 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_305/_article/-char/ja/