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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-27 14:45
Neural ordinary differential equationsによる静的出力フィードバック安定化の検討
小林恒輝奈良先端大)・小蔵正輝阪大)・岸田昌子NII)・和田山 正名工大)・杉本謙二奈良先端大RCC2019-73
抄録 (和) 静的出力フィードバック安定化問題は制御理論における基本的な制御系設計問題の一つである.しかしながらこの問題は非凸かつ非線形な最適化問題であり,解くことが困難であることが知られている.そこで本稿ではODE-Net と呼ばれる機械学習の枠組みに基づいた静的出力フィードバック安定化問題の解法を提案する.静的出力フィードバック制御系の状態方程式を構造としてもつネットワークに対して学習を行うことで,閉ループ系を安定化するフィードバックゲインが得られることを示す.線形行列不等式 (LMI) を用いた従来法と比較を通じて提案手法の有効性を検証する. 
(英) The static output-feedback stabilization problem is one of the basic controller synthesis problem in the systems and control theory. However, the problem reduces to a non-convex and nonlinear optimization problem and, therefore, is known to be difficult to solve. In this paper, we propose a data-driven methodology to design the feedback gain by using a deep-learning technique called Neural Ordinary Differential Equations. We compare the proposed method with a conventional and standard one in the literature based on linear matrix inequalities (LMIs).We observe that the proposed method outperforms the existing methodology, thereby confirming the effectiveness of the proposed method.
キーワード (和) 線形システム / 静的出力フィードバック制御 / 安定化 / 機械学習 / / / /  
(英) Linear systems / static output feedback / stabilization / deep learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 395, RCC2019-73, pp. 19-22, 2020年1月.
資料番号 RCC2019-73 
発行日 2020-01-20 (RCC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード RCC2019-73

研究会情報
研究会 RCC  
開催期間 2020-01-27 - 2020-01-27 
開催地(和) 大阪市立大学文化交流センター 
開催地(英)  
テーマ(和) 高信頼制御通信,一般 
テーマ(英) Reliable Communication and Control, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCC 
会議コード 2020-01-RCC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Neural ordinary differential equationsによる静的出力フィードバック安定化の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Neural ordinary differential equations-based static output feedback stabilization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 線形システム / Linear systems  
キーワード(2)(和/英) 静的出力フィードバック制御 / static output feedback  
キーワード(3)(和/英) 安定化 / stabilization  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / deep learning  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 恒輝 / Koki Kobayashi / コバヤシ コウキ
第1著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小蔵 正輝 / Masaki Ogura / オグラ マサキ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岸田 昌子 / Masako Kishida / キシダ マサコ
第3著者 所属(和/英) 国立情報学研究所 (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 和田山 正 / Wadayama Tadashi / ワダヤマ タダシ
第4著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 杉本 謙二 / Kenji Sugimoto / スギモト ケンジ
第5著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学 (略称: 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称: NAIST)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-01-27 14:45:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 RCC 
資料番号 RCC2019-73 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.395 
ページ範囲 pp.19-22 
ページ数
発行日 2020-01-20 (RCC) 


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