論文の概要: Learning Reduced Nonlinear State-Space Models: an Output-Error Based Canonical Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04791v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 06:33:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-16 08:39:53.251500
• Title: Learning Reduced Nonlinear State-Space Models: an Output-Error Based Canonical Approach
• Title（参考訳）: 非線形状態空間モデルの学習:出力誤差に基づく標準的アプローチ
• Authors: Steeven Janny, Quentin Possamai, Laurent Bako, Madiha Nadri, Christian Wolf
• Abstract要約: 非線形挙動を持つ動的システムのモデリングにおけるディープラーニングの有効性について検討する。 3つの非線形系を同定する能力を示す。 シミュレーションで生成したテストデータと,無人航空機飛行計測の現実的データセットを用いて,オープンループ予測の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.029702645528412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The identification of a nonlinear dynamic model is an open topic in control theory, especially from sparse input-output measurements. A fundamental challenge of this problem is that very few to zero prior knowledge is available on both the state and the nonlinear system model. To cope with this challenge, we investigate the effectiveness of deep learning in the modeling of dynamic systems with nonlinear behavior by advocating an approach which relies on three main ingredients: (i) we show that under some structural conditions on the to-be-identified model, the state can be expressed in function of a sequence of the past inputs and outputs; (ii) this relation which we call the state map can be modelled by resorting to the well-documented approximation power of deep neural networks; (iii) taking then advantage of existing learning schemes, a state-space model can be finally identified. After the formulation and analysis of the approach, we show its ability to identify three different nonlinear systems. The performances are evaluated in terms of open-loop prediction on test data generated in simulation as well as a real world data-set of unmanned aerial vehicle flight measurements.
• Abstract（参考訳）: 非線形力学モデルの同定は制御理論において特にスパースな入出力測定から開かれた話題である。 この問題の根本的な課題は、状態モデルと非線形システムモデルの両方で事前知識が得られないことである。 この課題に対処するために,3つの主成分に依存するアプローチを提唱し,非線形挙動を持つ動的システムのモデリングにおける深層学習の有効性について検討する。 (i)To-be-identifiedモデルのいくつかの構造条件下では、状態が過去の入力及び出力のシーケンスの関数で表されることを示す。 (ii)この状態マップと呼ばれる関係は、ディープニューラルネットワークのよく文書化された近似力を利用してモデル化することができる。 (iii) 既存の学習スキームを活用すれば、状態空間モデルが最終的に特定できる。 このアプローチの定式化と解析を行った結果,3つの異なる非線形系を識別できることを示した。 シミュレーションで生成したテストデータと,無人航空機飛行計測の現実的データセットを用いて,オープンループ予測の評価を行った。

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