論文の概要: Unmatched uncertainty mitigation through neural network supported model predictive control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11315v1
• Date: Sat, 22 Apr 2023 04:49:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 19:17:18.970385
• Title: Unmatched uncertainty mitigation through neural network supported model predictive control
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたモデル予測制御による不確実性緩和
• Authors: Mateus V. Gasparino, Prabhat K. Mishra, Girish Chowdhary
• Abstract要約: 学習ベースMPC(LBMPC)の基本最適化問題において,深層ニューラルネットワーク(DNN)をオラクルとして利用する。 我々は、ニューラルネットワークの最後のレイヤの重みをリアルタイムで更新するデュアル・タイムスケール適応機構を採用している。 その結果,提案手法はリアルタイムに実装可能であり,LBMPCの理論的保証を担っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.036452261968766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a deep learning based model predictive control (MPC) algorithm for systems with unmatched and bounded state-action dependent uncertainties of unknown structure. We utilize a deep neural network (DNN) as an oracle in the underlying optimization problem of learning based MPC (LBMPC) to estimate unmatched uncertainties. Generally, non-parametric oracles such as DNN are considered difficult to employ with LBMPC due to the technical difficulties associated with estimation of their coefficients in real time. We employ a dual-timescale adaptation mechanism, where the weights of the last layer of the neural network are updated in real time while the inner layers are trained on a slower timescale using the training data collected online and selectively stored in a buffer. Our results are validated through a numerical experiment on the compression system model of jet engine. These results indicate that the proposed approach is implementable in real time and carries the theoretical guarantees of LBMPC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未知構造の非整合かつ有界な状態依存的不確実性を持つシステムに対する,ディープラーニングに基づくモデル予測制御(MPC)アルゴリズムを提案する。 我々は、学習ベースMPC(LBMPC)の最適化問題において、深層ニューラルネットワーク(DNN)をオラクルとして利用し、不一致を推定する。 一般に、DNNのような非パラメトリックオラクルは、その係数をリアルタイムで推定する技術的な困難のため、LBMPCでの使用が難しいと考えられている。 ニューラルネットワークの最後のレイヤの重みをリアルタイムで更新し,内部レイヤをオンラインに収集し,バッファに選択的に格納したトレーニングデータを用いて,より遅い時間スケールでトレーニングする,デュアルタイムスケール適応機構を採用する。 本結果は,ジェットエンジンの圧縮システムモデルに関する数値実験により検証した。 これらの結果は,提案手法がリアルタイムに実装可能であり,lbmpcの理論的保証を満たしていることを示している。

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