論文の概要: Adaptive Meta-Learning-Based KKL Observer Design for Nonlinear Dynamical Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19489v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 12:25:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 20:19:17.907495
• Title: Adaptive Meta-Learning-Based KKL Observer Design for Nonlinear Dynamical Systems
• Title（参考訳）: 非線形力学系のための適応メタラーニングに基づくkklオブザーバ設計
• Authors: Lukas Trommer, Halil Yigit Oksuz
• Abstract要約: 本稿では,メタラーニングによる非線形力学系のオブザーバ設計に対する新しいアプローチを提案する。 システム出力の測定から情報を活用するフレームワークを導入し、さまざまなシステム条件や属性にオンライン適応可能な学習ベースのKKLオブザーバを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The theory of Kazantzis-Kravaris/Luenberger (KKL) observer design introduces a methodology that uses a nonlinear transformation map and its left inverse to estimate the state of a nonlinear system through the introduction of a linear observer state space. Data-driven approaches using artificial neural networks have demonstrated the ability to accurately approximate these transformation maps. This paper presents a novel approach to observer design for nonlinear dynamical systems through meta-learning, a concept in machine learning that aims to optimize learning models for fast adaptation to a distribution of tasks through an improved focus on the intrinsic properties of the underlying learning problem. We introduce a framework that leverages information from measurements of the system output to design a learning-based KKL observer capable of online adaptation to a variety of system conditions and attributes. To validate the effectiveness of our approach, we present comprehensive experimental results for the estimation of nonlinear system states with varying initial conditions and internal parameters, demonstrating high accuracy, generalization capability, and robustness against noise.
• Abstract（参考訳）: Kazantzis-Kravaris/Luenberger (KKL) オブザーバの設計の理論は、非線形変換写像とその左逆を使って線形オブザーバ状態空間を導入することで非線形システムの状態を推定する方法論を導入する。 ニューラルネットワークを用いたデータ駆動アプローチは、これらの変換マップを正確に近似する能力を示している。 本稿では,非線形力学系のオブザーバ設計をメタラーニングを通じて行う新しいアプローチを提案する。メタラーニングとは,基礎となる学習問題の本質的性質に着目し,タスクの分布に適応するための学習モデルを最適化することを目的とした機械学習の概念である。 システム出力の測定から情報を活用するフレームワークを導入し、さまざまなシステム条件や属性にオンライン適応可能な学習ベースのKKLオブザーバを設計する。 提案手法の有効性を検証するために,初期条件と内部パラメータの異なる非線形システムの状態推定を包括的に実験し,高い精度,一般化能力,雑音に対するロバスト性を示す。

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