論文の概要: Synthesizing Neural Network Controllers with Closed-Loop Dissipativity Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07373v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 22:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:28:21.725624
• Title: Synthesizing Neural Network Controllers with Closed-Loop Dissipativity Guarantees
• Title（参考訳）: 閉ループ分散保証を用いたニューラルネットワーク制御器の合成
• Authors: Neelay Junnarkar, Murat Arcak, Peter Seiler,
• Abstract要約: 植物のクラスは、不確実性と相互接続された線形時間不変系(LTI)と見なされる。 プラントの不確かさとニューラルネットワークの非線形性は、どちらも積分二次的制約を用いて記述される。 凸条件はプロジェクションベースのトレーニング手法で、解離性を保証するニューラルネットワークコントローラを合成するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6612847014373572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, a method is presented to synthesize neural network controllers such that the feedback system of plant and controller is dissipative, certifying performance requirements such as L2 gain bounds. The class of plants considered is that of linear time-invariant (LTI) systems interconnected with an uncertainty, including nonlinearities treated as an uncertainty for convenience of analysis. The uncertainty of the plant and the nonlinearities of the neural network are both described using integral quadratic constraints (IQCs). First, a dissipativity condition is derived for uncertain LTI systems. Second, this condition is used to construct a linear matrix inequality (LMI) which can be used to synthesize neural network controllers. Finally, this convex condition is used in a projection-based training method to synthesize neural network controllers with dissipativity guarantees. Numerical examples on an inverted pendulum and a flexible rod on a cart are provided to demonstrate the effectiveness of this approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,L2ゲインバウンドなどの性能要件を証明し,プラントとコントローラのフィードバックシステムが消散可能であるようにニューラルネットワークコントローラを合成する手法を提案する。 考慮された植物の分類は、解析の利便性の不確実性として扱われる非線形性を含む不確実性と相互接続された線形時間不変系(LTI)である。 植物の不確かさとニューラルネットワークの非線形性は、どちらも積分二次制約(IQCs)を用いて記述される。 まず、不確実なLTI系に対して、解離条件を導出する。 第二に、この条件はニューラルネットワークコントローラの合成に使用できる線形行列不等式(LMI)を構築するために用いられる。 最後に、この凸条件をプロジェクションベースのトレーニング手法で、解離性保証付きニューラルネットワークコントローラを合成する。 本手法の有効性を実証するために, 逆振り子と荷車上のフレキシブルロッドの数値例を示した。

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