ベイジアンニューラルネットワークを用いたサーボシステムのフィードバック誤差学習

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-166

グループ名: 【全国大会】令和6年電気学会全国大会論文集

発行日: 2024/03/01

タイトル(英語): Feedback Error Learning in Servo Systems Using Bayesian Neural Networks

著者名: 増田葉太（工学院大学）,黄慶九（工学院大学）

著者名(英語): YOTA MASUDA (Kogakuin University),Qingjiu Huang (Kogakuin University)

キーワード: サーボモータ|ベイジアンニューラルネットワーク|位置決め制御|学習|解析|Servo Motor|Bayesian Neural Network|Position Control|Learning|Analysis

要約(日本語): 従来のフィードバック誤差学習では，複雑な制御環境下での収束速度の遅さと，外乱やノイズに対するロバスト性の不足が主要な課題として挙げられる。この問題に対して，本研究ではベイジアンニューラルネットワークを用いたサーボシステムのフィードバック誤差学習を提案した。ベイジアンニューラルネットワークは，ネットワーク内の重みを確率分布として扱い，不確実性を考慮した学習が可能になる。提案手法は，シミュレーションにより評価され，従来のフィードバック誤差学習と比較して整定時間と定常偏差の両方で顕著な改善が達成され，その有効性が示された。

本誌掲載ページ: 276-277 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 394 Kバイト