論文の概要: Recurrent neural network-based Internal Model Control of unknown nonlinear stable systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04585v1
• Date: Tue, 10 Aug 2021 11:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 14:11:22.533023
• Title: Recurrent neural network-based Internal Model Control of unknown nonlinear stable systems
• Title（参考訳）: 未知非線形安定系のリカレントニューラルネットワークに基づく内部モデル制御
• Authors: Fabio Bonassi, Riccardo Scattolini
• Abstract要約: Gated Recurrent Neural Networks (RNN)は、動的システムを学ぶための人気のあるツールとなっている。 本稿では、内部モデル制御(IMC)アーキテクチャの合成にこれらのネットワークをどのように適用できるかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Owing to their superior modeling capabilities, gated Recurrent Neural Networks (RNNs), such as Gated Recurrent Units (GRUs) and Long Short-Term Memory networks (LSTMs), have become popular tools for learning dynamical systems. This paper aims to discuss how these networks can be adopted for the synthesis of Internal Model Control (IMC) architectures. To this end, a first gated RNN is used to learn a model of the unknown input-output stable plant. Then, another gated RNN approximating the model inverse is trained. The proposed scheme is able to cope with the saturation of the control variables, and it can be deployed on low-power embedded controllers since it does not require any online computation. The approach is then tested on the Quadruple Tank benchmark system, resulting in satisfactory closed-loop performances.
• Abstract（参考訳）: 優れたモデリング能力のため、GRU(Gated Recurrent Units)やLSTM(Long Short-Term Memory Network)といったゲート型リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、動的システムを学ぶための一般的なツールとなっている。 本稿では、内部モデル制御(IMC)アーキテクチャの合成にこれらのネットワークをどのように適用できるかについて議論する。 この目的のために、第1ゲートRNNを用いて未知の入出力安定プラントのモデルを学ぶ。 そして、モデル逆近似の別のゲートrnnを訓練する。 提案手法は制御変数の飽和に対処することができ、オンライン計算を必要としないため、低消費電力の組み込みコントローラにデプロイすることができる。 このアプローチはQuadruple Tankベンチマークシステムでテストされ、十分なクローズドループ性能が得られる。

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