論文の概要: Reliably-stabilizing piecewise-affine neural network controllers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07183v1
- Date: Sat, 13 Nov 2021 20:01:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-16 17:32:18.758134
- Title: Reliably-stabilizing piecewise-affine neural network controllers
- Title(参考訳): 節別アフィンニューラルネットワーク制御器の安定化
- Authors: Filippo Fabiani, Paul J. Goulart
- Abstract要約: モデル予測制御(MPC)ポリシーのニューラルネットワーク(NN)近似に影響を与える一般的な問題は、NNベースのコントローラの動作の下でクローズドループシステムの安定性を評価するための分析ツールがないことである。
本稿では、そのような制御器の性能を定量化したり、与えられたMPCスキームの望ましい特性を保持する最小の複雑性NNを設計するための一般的な手順を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.203329540700177
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A common problem affecting neural network (NN) approximations of model
predictive control (MPC) policies is the lack of analytical tools to assess the
stability of the closed-loop system under the action of the NN-based
controller. We present a general procedure to quantify the performance of such
a controller, or to design minimum complexity NNs with rectified linear units
(ReLUs) that preserve the desirable properties of a given MPC scheme. By
quantifying the approximation error between NN-based and MPC-based
state-to-input mappings, we first establish suitable conditions involving two
key quantities, the worst-case error and the Lipschitz constant, guaranteeing
the stability of the closed-loop system. We then develop an offline,
mixed-integer optimization-based method to compute those quantities exactly.
Together these techniques provide conditions sufficient to certify the
stability and performance of a ReLU-based approximation of an MPC control law.
- Abstract(参考訳): モデル予測制御(MPC)ポリシーのニューラルネットワーク(NN)近似に影響を与える一般的な問題は、NNベースのコントローラの動作の下でクローズドループシステムの安定性を評価するための分析ツールがないことである。
本稿では,そのような制御器の性能を定量化したり,与えられたMPCスキームの望ましい特性を保った線形整列ユニット(ReLU)で最小限の複雑性NNを設計するための一般的な手順を提案する。
nn-basedとmpc-based state-to-inputマッピングの近似誤差を定量化することにより,まず2つの鍵量,すなわち最悪の場合誤差とリプシッツ定数を含む適切な条件を確立し,閉ループシステムの安定性を保証する。
次に、これらの量を正確に計算するオフライン混合整数最適化法を開発した。
これらの技術は、ReLUに基づくMPC制御則の近似の安定性と性能を証明するのに十分な条件を提供する。
関連論文リスト
- Sub-linear Regret in Adaptive Model Predictive Control [56.705978425244496]
本稿では,STT-MPC (Self-Tuning tube-based Model Predictive Control) について述べる。
システム力学を最初に認識したアルゴリズムと比較して,アルゴリズムの後悔を解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-07T15:07:10Z) - End-to-End Reinforcement Learning of Koopman Models for Economic
Nonlinear Model Predictive Control [50.0791489606211]
非線形モデル予測制御((e)NMPC)は、すべての状態空間領域において十分正確なシステムモデルを必要とする。
メカニスティックモデルのためのデータ駆動サロゲートモデルは、(e)NMPCの計算負担を軽減するために使用できる。
In this method for end-to-end reinforcement learning of dynamic surrogate model for optimal performance in (e)NMPC applications。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T10:21:53Z) - Approximate non-linear model predictive control with safety-augmented
neural networks [6.6059415635090035]
本稿では、ニューラルネットワーク(NN)によるモデル予測制御(MPC)制御の近似を行い、高速なオンライン評価を実現する。
我々は,近似不正確性にもかかわらず,収束性や制約満足度を決定論的に保証する安全性向上を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T11:27:06Z) - Robust stabilization of polytopic systems via fast and reliable neural
network-based approximations [2.2299983745857896]
ポリトピック不確実性を有する線形システムに対する従来の安定化制御器の高速かつ信頼性の高いニューラルネットワーク(NN)に基づく近似設計について検討する。
訓練された修正線形単位(ReLU)に基づく近似が従来の制御系に取って代わる場合、線形不確かさシステムの閉ループ安定性と性能を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-27T21:58:07Z) - Total Energy Shaping with Neural Interconnection and Damping Assignment
-- Passivity Based Control [2.1485350418225244]
我々は、ニューラルネットワーク(NN)の普遍近似特性を利用して、受動性に基づく制御スキームを設計する。
提案した制御設計手法は,自由度1度と2度のメカニカルシステムに対して検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-24T08:41:17Z) - Pointwise Feasibility of Gaussian Process-based Safety-Critical Control
under Model Uncertainty [77.18483084440182]
制御バリア関数(CBF)と制御リアプノフ関数(CLF)は、制御システムの安全性と安定性をそれぞれ強化するための一般的なツールである。
本稿では, CBF と CLF を用いた安全クリティカルコントローラにおいて, モデル不確実性に対処するためのガウスプロセス(GP)に基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-13T23:08:49Z) - Gaussian Process-based Min-norm Stabilizing Controller for
Control-Affine Systems with Uncertain Input Effects and Dynamics [90.81186513537777]
本稿では,この問題の制御・アフィン特性を捉えた新しい化合物カーネルを提案する。
この結果の最適化問題は凸であることを示し、ガウス過程に基づく制御リャプノフ関数第二次コーンプログラム(GP-CLF-SOCP)と呼ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-14T01:27:32Z) - Amortized Conditional Normalized Maximum Likelihood: Reliable Out of
Distribution Uncertainty Estimation [99.92568326314667]
本研究では,不確実性推定のための拡張性のある汎用的アプローチとして,償却条件正規化最大値(ACNML)法を提案する。
提案アルゴリズムは条件付き正規化最大度(CNML)符号化方式に基づいており、最小記述長の原理に従って最小値の最適特性を持つ。
我々は、ACNMLが、分布外入力のキャリブレーションの観点から、不確実性推定のための多くの手法と好意的に比較することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-05T08:04:34Z) - Neural Contraction Metrics for Robust Estimation and Control: A Convex
Optimization Approach [6.646482960350819]
本稿では,ニューラル・コントラクト・メトリック(NCM)の概念を用いて,ロバストな非線形推定と制御のための新しいディープラーニングベースのフレームワークを提案する。
NCMは、最適な収縮距離を大域的に近似するために、ディープロング短期記憶リカレントニューラルネットワークを使用する。
そこで本稿では,NCMを用いた非線形システムの最適推定器と制御器の設計について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T05:29:38Z) - Adaptive Control and Regret Minimization in Linear Quadratic Gaussian
(LQG) Setting [91.43582419264763]
我々は不確実性に直面した楽観主義の原理に基づく新しい強化学習アルゴリズムLqgOptを提案する。
LqgOptはシステムのダイナミクスを効率的に探索し、モデルのパラメータを信頼区間まで推定し、最も楽観的なモデルのコントローラをデプロイする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-12T19:56:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。