非線形時変システムに対するニューラルネットワークを用いた制御系設計とその応用

非线性时变系统神经网络控制系统设计及其应用

基本信息

批准号：
14750382
负责人：
大西義浩
金额：
$ 1.15万
依托单位：
Kure National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2002
资助国家：
日本
起止时间：
2002 至 2003
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、非線形時変システムを制御対象として、ニューラルネットワークを用いて、システム同定を行い、これに基づいたコントローラを設計する方法について検討した。前年度は、PID制御方式によって本研究課題を実現する方法を考察し、非線形時不変システムに対して有効な結果を得ることができた。今年度は、この結果を元に、最小2乗法を併用して、時変システムに対処することを検討した。まず、最小2乗法のみを用いて、非線形システムに対処する方法を、第3回制御部門大会にて発表し、次に、前年度考察した方法と最小2乗法を併用する方法を平成15年度電気学会,電子・情報・システム部門大会にて発表した。この方法は、最小2乗法を用いて、制御対象の大まかな特性を把握した上で、ニューラルネットワークを用いて細かい特性を推定するものであり、パラメータの変動する範囲を限定することができるため、実用上有用であると考えられる。また、非線形システムをいくつかの局所モデルによって表現する方法を提案し、第12回計測自動制御学会中国支部学術講演会にて発表した。さらに、この局所モデルの切り替えをニューラルネットワークの一種であるRBFネットワーク(ラジアル基底関数ネットーワーク)によって行う方法を、第4回適応学習制御シンポジウムにて発表した。この方法は、事前情報によって得られたパラメータを有効に活用でき、コントローラの安定性も優れているという特徴がある。さらに、非線形時不変システムに対する結果までを、The 29th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Societyにて発表し、現在、論文投稿中である。

在这项研究中，我们研究了一种使用神经网络使用非线性时变系统来识别系统的方法，作为控制系统并根据该系统设计控制器的目标。在上一年，我们讨论了如何使用PID控制方法实现此研究主题，并能够为非线性时间传播系统获得有效的结果。基于这些结果，今年我们考虑使用最小二乘方法来处理时变系统。首先，在第三个控制部会议上提出了一种仅使用最小二乘方法处理非线性系统的方法，然后在2003年日本，电子，信息和系统部门会议上使用了去年考虑的方法，并使用了去年考虑的方法和最小二乘方法。该方法使用最小二乘方法来掌握受控对象的粗糙特性，然后使用神经网络估算良好特征，这限制了参数波动的范围，并且被认为实际上是有用的。此外，提出了一种使用几种本地模型来代表非线性系统的方法，并在测量和控制工程师协会的中国分支机构的第12届学术演讲中提出。此外，在第四届自适应学习控制研讨会上介绍了使用RBF网络（径向基函数网络）在本地模型之间切换的方法。该方法的特征是，可以有效利用通过先前信息和出色的控制器稳定性获得的参数。此外，在IEEE工业电子学会的第29届年度会议上提出了非线性时间不变系统的结果，目前已提交给论文。