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推定問題への帰着とデータ集約的方法の適用に基づく非線形制御系設計法の研究

基于估计问题还原的非线性控制系统设计方法及数据密集型方法的应用研究

基本信息

批准号：
19J23306
负责人：
別府啓史
金额：
$ 1.6万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

従来の非線形系の制御においては，厳密な数理的解析が必要であるが，一般にはそのような解析が困難である場合が多い．一方で社会基盤を支える多くのシステムはより複雑化してきており，高度な非線形制御が求められる状況が増加している．このようなニーズに対して効果的な解決策を提示するため，本研究では大規模データを利用した推定手法を制御工学に応用することで，非線形制御問題を推定問題に置き換えて解く新たな手法を開発し，実用的な制御系設計手法の枠組みを確立することを目的とする．この目的のもと，本年度は前年度に提案したアルゴリズムの実用上の課題を解決するため，ニューラルネットワークに基づく新たなアルゴリズムの開発に関する研究に取り組んだ．前年度に提案したアルゴリズムの理論的保証はデータの数やネットワークの規模といった計算リソースが無限に利用できるという仮定のもとで成り立つものであったが，この仮定は現実的ではなかった．そこでまず，ニューラルネットワークのノード数が有限，つまり基底関数の数が有限である状況においても，ある程度の最適性を確保しつつ，漸近安定性といった所望の制御性能をもつ制御器が得られるようなアルゴリズムの開発に取り組んだ．このアルゴリズムでは従来の方策反復法に対して，学習に用いる損失関数として，従来用いるフィッティング誤差に加え，リアプノフ不等式や価値関数が満たすべき性質の違反度合を定量化した指標を新たに導入した．さらにある種の最適性の観点から，提案アルゴリズムにおいて反復計算毎に制御性能が改善する点について理論的考察を加えた．次に基底関数の数を制限した設定のもと，倒立振子の最適制御問題を解いた結果，従来の方策反復法で得られた制御器は失敗したが，提案アルゴリズムでは所望の制御性能を満たし，かつ一定の最適性を確保した制御器を得ることができ，提案アルゴリズムの有効性が確認された．

The analysis of non-linear systems is necessary and difficult in general. A party to the social base plate, the support of many kinds of social systems, the complexity of the situation, the height of the non-linear structure, the status of the development of the situation. This paper presents a method for solving the problem of non-linear structure control by using the estimation method of large-scale structure control. The method for solving the problem of non-linear structure control is proposed. This year's goal is to solve the problem of practical application of the proposal from the previous year. The previous year's proposal was made to guarantee the theory of the system. The number of the system was calculated on the scale of the system. The system was used indefinitely. The system was determined to be effective. The optimal degree of stability is ensured, asymptotic stability is ensured, and the desired control performance is obtained. The method of repetition is used to quantify the relationship between learning and error. In addition, the optimization point of the species is proposed to improve the control performance of the species by repeating the calculation. The optimal control problem of inverted oscillator is solved by setting the limit of the number of base factors. As a result, the controller fails to meet the requirements of the proposed method. The controller is guaranteed to be optimal to a certain extent.