論文の概要: Comparison of Model Predictive and Reinforcement Learning Methods for Fault Tolerant Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04403v1
• Date: Mon, 10 Aug 2020 20:22:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 22:38:52.270545
• Title: Comparison of Model Predictive and Reinforcement Learning Methods for Fault Tolerant Control
• Title（参考訳）: 耐障害性制御のためのモデル予測法と強化学習法の比較
• Authors: Ibrahim Ahmed, Hamed Khorasgani, Gautam Biswas
• Abstract要約: 階層的強化学習に基づく離散時間系に対する2つの適応型耐故障制御方式を提案する。 実験により、強化学習に基づく制御器は、故障下のモデル予測制御器、部分的に観測可能なシステムモデル、様々なセンサノイズレベルよりも堅牢に動作することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.524528674141466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A desirable property in fault-tolerant controllers is adaptability to system changes as they evolve during systems operations. An adaptive controller does not require optimal control policies to be enumerated for possible faults. Instead it can approximate one in real-time. We present two adaptive fault-tolerant control schemes for a discrete time system based on hierarchical reinforcement learning. We compare their performance against a model predictive controller in presence of sensor noise and persistent faults. The controllers are tested on a fuel tank model of a C-130 plane. Our experiments demonstrate that reinforcement learning-based controllers perform more robustly than model predictive controllers under faults, partially observable system models, and varying sensor noise levels.
• Abstract（参考訳）: フォールトトレラントコントローラの望ましい特性は、システム操作中に進化するシステム変更への適応性である。 アダプティブコントローラは、可能な障害を列挙する最適な制御ポリシーを必要としない。 代わりに、リアルタイムでそれを近似することができる。 階層的強化学習に基づく離散時間系に対する2つの適応型耐故障制御方式を提案する。 センサノイズと持続的障害の存在下でのモデル予測制御器の性能を比較する。 制御装置はC-130の燃料タンクモデルで試験される。 実験により,強化学習ベースコントローラは,故障時のモデル予測コントローラ,部分的に観測可能なシステムモデル,センサノイズレベルよりも頑健な性能を示す。

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