論文の概要: Learning-based Design of Luenberger Observers for Autonomous Nonlinear Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01476v2
• Date: Wed, 5 Apr 2023 15:00:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 16:17:07.732676
• Title: Learning-based Design of Luenberger Observers for Autonomous Nonlinear Systems
• Title（参考訳）: 自律非線形システムのためのLuenbergerオブザーバの学習ベース設計
• Authors: Muhammad Umar B. Niazi, John Cao, Xudong Sun, Amritam Das, Karl Henrik Johansson
• Abstract要約: 非線形系に対するルエンベルガー観測者は、状態が代替座標系に変換される。 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワークを用いて変換と逆変換の両方を近似する新しい手法を提案する。 提案手法は,現代の手法に優れたロバスト性を示し,ニューラルネットワークの近似誤差とシステム不確実性の両方を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.953597709282766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing Luenberger observers for nonlinear systems involves the challenging task of transforming the state to an alternate coordinate system, possibly of higher dimensions, where the system is asymptotically stable and linear up to output injection. The observer then estimates the system's state in the original coordinates by inverting the transformation map. However, finding a suitable injective transformation whose inverse can be derived remains a primary challenge for general nonlinear systems. We propose a novel approach that uses supervised physics-informed neural networks to approximate both the transformation and its inverse. Our method exhibits superior generalization capabilities to contemporary methods and demonstrates robustness to both neural network's approximation errors and system uncertainties.
• Abstract（参考訳）: 非線形系に対するルエンベルガーオブザーバの設計には、状態がより高次元の代替座標系に変換される難題があり、そこではシステムは漸近的に安定で出力注入まで線形である。 オブザーバは変換マップを反転させることで、元の座標におけるシステムの状態を推定する。 しかし、逆を導出できる適切な単射変換を見つけることは、一般の非線形システムにとって第一の課題である。 本稿では,物理インフォームドニューラルネットワークを用いて変換と逆変換の両方を近似する新しい手法を提案する。 提案手法は,現代の手法よりも優れた一般化能力を示し,ニューラルネットワークの近似誤差とシステム不確実性の両方に対して堅牢性を示す。

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